deep learning frame for recommendation algorithm
Project description
easyrec:一个简单易用的pytorch推荐框架
目的:
该框架目的是方便研究人员快速搭建自己的推荐算法。
该框架参考于DeepCTR、 DeepCTR-Torch、fun-rec、Recommender-System-with-TF2.0
框架在输入层使用了更灵活的接口方便研究人员的使用。
框架流程
1.导入数据集
2.定义输入以及输出
3.建立模型
4.评测
模型搭建方法:
-
继承Base类
-
__init__
的编写def model(Base): def __init__(self,)
Project details
Release history Release notifications | RSS feed
Download files
Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.
Source Distribution
easyrec-0.1.0b0.tar.gz
(16.6 kB
view hashes)
Built Distribution
easyrec-0.1.0b0-py3-none-any.whl
(23.2 kB
view hashes)
Close
Hashes for easyrec-0.1.0b0-py3-none-any.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 3230e2ca4701b90ef7f238da73715cf2ae50934711e2e481ce5c7288067c2f08 |
|
MD5 | ae34cb659e0410ec9ffe0d6f2f7a90d2 |
|
BLAKE2b-256 | f65761f4bcb9971efe277681588d32e614ad9604c7beb8f18e2d6921385dd822 |