AutoEncoder用于推荐系统pytorch实现

用pytorch实现了AutoRec论文中的算法，将AutoEncoder用户推荐系统中的打分矩阵补全。数据集是ml100k，可以在movielens的网站上下载。

“““

“““
import numpy as np
import torch
from torch.utils import data

class Dataset（data.Dataset）:
    def __init__（self rating_list n_user n_item user_based=True）:
        self.data = rating_list
        self.user_based = user_based
        self.n_user = n_user
        self.n_item = n_item
        self.x_mat = np.ones（（n_user n_item）） * 0
        self.mask = np.zeros（（n_user n_item））
        for u v r in self.data:
            self.x_mat[u][v] = r
            self.mask[u][v] = 1
        self.x_mat = torch.from_numpy（self.x_mat）.float（）
        self.mask = torch.from_numpy（self.mask）.float（）
        if not self.user_based:
            self.x_mat = self.x_mat.t（）
            self.mask = self.mask.t（）

    def __getitem__（self index）:
        return self.x_mat[index] self.mask[index]

    def __len__（self）:
        if self.user_based:
            return self.n_user
        return self.n_item

    def get_mat（self）:
        return self.x_mat self.mask self.user_based

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件        992  2018-04-19 09:55  AutoRec\dataset.py

     文件       1131  2018-04-13 09:53  AutoRec\data_loader.py

     文件        794  2018-04-18 09:53  AutoRec\main.py

     文件       2308  2018-04-19 09:38  AutoRec\model.py

     文件       1155  2018-04-19 10:28  AutoRec\networks.py

     目录          0  2018-04-19 10:28  AutoRec

----------- ---------  ---------- -----  ----

                 6380                    6