PMF-Pytorch：利用Pytorch实现PMF的方案
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简介：
PMF-Pytorch是一款基于PyTorch框架开发的项目，实现了概率矩阵分解（Probabilistic Matrix Factorization, PMF）算法。该工具为机器学习与推荐系统领域提供了一种有效的协同过滤解决方案。
PMF-Pytorch 使用 Pytorch 实现的概率矩阵分解（Probabilistic Matrix Factorization, PMF）。此实现使用 Adam 更新规则进行优化，并且所有文件都组织得井然有序，易于理解。
您可以利用 movielen-1m 数据集来测试该代码。请注意，在这些文件中的数据路径均为相对路径设置。
以下是主要的几个文件说明：
1. **0.data_process-1.py**：生成用于 pmf_main.py 文件的数据。
2. **PMF_main.py**：包含 PMF 算法的主要逻辑，并定义了一些超参数。
3. **PMF_model.py**：包含了主要的 PMF 模型定义，是实现的核心部分之一。
4. **评价.py**：此文件中定义了用于评估该算法性能的方法（如 RMSE）。
运行说明：
- 首先执行 0.data_process-1.py 文件生成必要的数据；
- 然后运行 PMF_main.py 来训练和测试模型。
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