项目作者: g101418

项目描述 :
本仓库是对CIKM16文章(Learning Graph-based POI Embedding for Location-based Recommendation)的复现
高级语言: C++
项目地址: git://github.com/g101418/GEmodel-CIKM16-Reproduce.git
创建时间: 2019-11-21T11:50:10Z
项目社区:https://github.com/g101418/GEmodel-CIKM16-Reproduce

开源协议:

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GEmodel-CIKM16—

本仓库是对CIKM16文章(Learning Graph-based POI Embedding for Location-based Recommendation)的复现.


使用办法

  1. 下载checkin数据(https://www.dropbox.com/sh/uhye7orwjz1fn9l/AADDhBogROVDA9jsivguIguKa?dl=0)
  2. 运行model_in_gen.py,其中:
    • train_frac设置训练集占比
    • delta_t设置时间间隔,只需修改第一个整数即可
  3. 运行GEmodel c++程序,生成嵌入向量
  4. 运行topNscore.py,其中:
    • N设置topN
    • sample_num设置本次测试样本数量
    • delta_time_weight设置用户向量生成权重
    • 在该代码中,应当先运行dicts_gen()函数以产生字典(不需要再运行get_dicts()),第二次运行程序时可以不调用dicts_gen()。user_vec_gen()受限于sample_num,每次并不一致,如果需要重新抽样,请重新运行该函数,否则可以使用get_user_vec()读取用户向量

PS: 原数据集中,有一行的POI名与众不同,由6个(?)数字组成,可能会造成影响,请注意。


仓库中cpp程序来自Dr. Hongzhi Yin主页(https://sites.google.com/site/dbhongzhi/ ),我只修改了部分bug。论文引用为:

Xie M, Yin H, Wang H, et al. Learning graph-based poi embedding for location-based recommendation[C]//Proceedings of the 25th ACM International on Conference on Information and Knowledge Management. ACM, 2016: 15-24.