【文件属性】：
文件名称：蔡氏电路matlab仿真代码-Neural-Factorization-Machine:分解机，深度学习，推荐系统
文件大小：2.98MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-26 16:26:25
系统开源
蔡氏电路matlab仿真代码
Neural-Factorization-Machine
基于TensorFlow实现Neural-Factorization-Machine
参考如下：
Xiangnan
He
and
Tat-Seng
Chua
(2017).
Neural
Factorization
Machines
for
Sparse
Predictive
Analytics.
In
Proceedings
of
SIGIR
'17,
Shinjuku,
Tokyo,
Japan,
August
07-11,
2017.
LoadData.py：数据读取
NeuralFM_Model.py：模型定义
Run_NeuralFM_SquareLoss.py：针对平方误差损失，训练模型
Run_NeuralFM_LogLoss.py：针对对数似然损失，训练模型（对于frappe数据集，采用该损失很难找到合适的超参数）
【文件预览】：
Neural-Factorization-Machine-master
----data()
--------frappe.test.libfm(1.98MB)
--------frappe.train.libfm(13.89MB)
--------README(111B)
--------frappe.validation.libfm(3.97MB)
----Run_NeuralFM_SquareLoss.py(2KB)
----LoadData.py(4KB)
----Run_NeuralFM_LogLoss.py(1KB)
----README.md(619B)
----NeuralFM_Model.py(15KB)