【源码】基于图神经网络的复杂结构信息序列推荐系统——CSIGNN

项目简介

本项目利用图神经网络（GNN）和复杂结构信息解决会话序列推荐问题。结合会话序列图中的有向与无向结构信息，引入注意力机制并考虑重复点击行为，构建高效的会话点击项目转换模型，更精准地预测用户在会话中的下一次点击。

项目的主要特性和功能

1. 复杂结构信息捕捉：结合会话序列图的有向和无向结构信息，捕捉复杂转换模式与用户行为模式。
2. 注意力机制：引入注意力机制，构建会话中点击项目的复杂转换模型。
3. 重复点击行为考虑：考虑用户重复点击行为与项目间的复杂转换，提升推荐精度。
4. 实验验证：在三个真实场景数据集上实验，结果表明该方法优于现有最佳方法。

安装使用步骤

1. 假设你已下载本项目的源码文件至本地。
2. 安装必要的依赖库，如PyTorch、networkx等，可通过pip或conda进行安装。
3. 根据项目需求，准备和处理数据集，数据集应包含用户点击的物品信息，包括会话ID、物品ID和时间戳等。
4. 运行main.py文件，通过命令行参数配置模型训练的过程，如数据集名称、批处理大小、隐藏层大小、训练轮数、学习率等。
5. 训练过程中，模型将自动加载数据、构建模型、进行训练、计算并打印hit和mrr等衡量推荐效果的指标。
6. 训练完成后，可使用训练好的模型进行预测，或进一步进行模型评估和调优。

注意：本项目假设用户具备相关编程和机器学习知识，新手用户可能需时间熟悉代码结构和逻辑。使用时请按步骤正确安装和运行代码，并根据实际需求调整优化。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】