pmixer/SASRec.pytorch

何を解決するか

このプロジェクトは、ユーザーの過去の相互作用のシーケンスに基づいて、ユーザーが次に相互作用するアイテムを予測するための、SASRec（自己注意順次推薦）モデルのPyTorch実装を提供します。

動作方法

順次的なユーザー行動をモデル化するために自己注意メカニズムを実装しています。元のTensorFlow実装をPyTorch（v1.6）に変更し、位置埋め込みの使用に関する問題を修正することで、過学習を低減しています。

対象ユーザー

PyTorchをTensorFlowよりも好む推薦システム開発者や研究者。

特徴

• 自己注意順次推薦論文のPyTorchベース実装。
• ml-1mなどのデータセット用のトレーニングおよび推論スクリプトを含む。
• LayerNormを追加し、NDCGおよびHRの性能指標を向上させました。