# deepfm **Repository Path**: sparrowbo/deepfm ## Basic Information - **Project Name**: deepfm - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2024-10-08 - **Last Updated**: 2024-11-18 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # deepfm #### 介绍 DeepFM 是一种用于推荐系统的深度学习模型,它结合了因子分解机(FM)和深度神经网络(DNN)的优点,能够更好地处理特征组合问题。本项目是一个 Python 实现的 DeepFM 模型,具有良好的模块化和可扩展性。 #### 软件架构 项目的目录结构如下: - **data/**:包含原始数据集和预处理后的数据集。`data_loader.py` 负责将数据加载到模型中。 - **models/**:包含 DeepFM 模型的核心实现 (`deepfm.py`) 和自定义层 (`layers.py`)。 - **experiments/**:`train.py` 用于训练 DeepFM 模型,`evaluate.py` 用于测试或评估模型性能。 - **utils/**:包含数据预处理 (`preprocessing.py`)、评估指标 (`metrics.py`) 和配置设置 (`config.py`) 的工具函数。 - **notebooks/**:用于数据分析和实验记录的 Jupyter 笔记本。 - **logs/**:保存训练过程中生成的日志,以便跟踪和调试。 - **saved_models/**:用于保存训练期间的模型检查点,以便继续训练或以后使用训练好的模型。 - **requirements.txt**:包含运行项目所需的所有依赖项,便于设置环境。 - **README.md**:项目概述,包括安装和运行说明。 #### 安装教程 1. 克隆本仓库: ``` git clone https://gitee.com/your_repo/deepfm.git ``` 2. 创建虚拟环境并激活: ``` python -m venv venv source venv/bin/activate # 对于 Windows 用户:venv\Scripts\activate ``` 3. 安装依赖项: ``` pip install -r requirements.txt ``` #### 使用说明 1. 数据预处理:运行 `utils/preprocessing.py` 对原始数据集进行预处理,并将结果保存到 `data/processed/` 中。 2. 训练模型:运行 `experiments/train.py` 进行模型训练,训练日志将保存在 `logs/training_logs/` 中。 3. 评估模型:运行 `experiments/evaluate.py` 测试模型的性能,并生成评估报告。 #### 参与贡献 1. Fork 本仓库 2. 新建 Feat_xxx 分支 3. 提交代码 4. 新建 Pull Request #### 特技 1. 使用 Readme\_XXX.md 来支持不同的语言,例如 Readme\_en.md, Readme\_zh.md 2. Gitee 官方博客 [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com) 3. 你可以 [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore) 这个地址来了解 Gitee 上的优秀开源项目 4. [GVP](https://gitee.com/gvp) 全称是 Gitee 最有价值开源项目,是综合评定出的优秀开源项目 5. Gitee 官方提供的使用手册 [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help) 6. Gitee 封面人物是一档用来展示 Gitee 会员风采的栏目 [https://gitee.com/gitee-stars/](https://gitee.com/gitee-stars/)