DiffRec_on_ReChorus

这是中山大学人工智能专业的大三机器学习大作业项目：在ReChorus框架上复现一篇近期的顶会论文，我们选取的论文是Diffusion Recommender Model，代码参考了它的公开仓库

目录

• 代码简单说明
• 安装与运行
• 致谢
• 许可证

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代码简单说明

• 在 main.py 基础上编写了 diffrec_main.py
• 编写了DiffRec.py、LDiffRec.py、TDiffRec.py、LTDiffRec.py。
• 在BaseReader.py基础上编写了myReader.py
• 在BaseRunner.py基础上编写了myRunner.py

安装与运行

依赖要求

我们的实验是在以下环境中进行的：

GPU 型号：单张 NVIDIA GeForce RTX 4090.

操作系统：Ubuntu 20.04; CUDA 版本：12.1; Python 版本：3.10.14.

注意：预处理数据集在release处获取

创建虚拟环境后，运行

pip install -r requirements.txt

运行项目

进入src目录后，执行

bash my_new_scripts/DiffRec.sh

致谢

该项目建立在其他几个存储库的工作基础上。我们对以下项目的贡献表示感谢：

• ReChorus: “Chorus” of recommendation models: a light and flexible PyTorch framework for Top-K recommendation.
• DiffRec: Implementation of Diffusion Recommender Model

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许可证

本项目基于 ReChorus，原始项目使用 MIT 许可证。