【源码】基于图神经网络的时尚搭配推荐系统

项目简介

本项目名为“HFGN”（Hierarchical Fashion Graph Network），是一个基于图神经网络（GNN）的个性化时尚搭配推荐系统。通过深度学习技术，利用层次化图神经网络对用户、物品和时尚搭配之间的关系进行建模，为用户提供精准的个性化时尚搭配推荐。

项目的主要特性和功能

1. 采用层次化图神经网络（HFGN）建模用户、物品和时尚搭配的关系，捕捉复杂图结构信息。
2. 依据用户历史数据和行为，提供个性化的时尚搭配推荐。
3. 支持召回率、精确度、NDCG等多种评估指标，全面评估推荐性能。
4. 提供命令行参数配置，方便用户调整模型参数和数据集。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python环境及相关依赖库，如TensorFlow、PyTorch等。
2. 数据准备：准备时尚搭配数据集，并按项目要求的数据格式组织。
3. 运行训练脚本：运行主训练脚本进行模型训练。
4. 评估性能：使用提供的评估脚本对训练好的模型进行评估。
5. 使用推荐接口：利用推荐的API接口为用户提供个性化推荐。

下载地址

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