BPR: 基于PyTorch的贝叶斯个性化推荐
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简介：
BPR是一款基于PyTorch开发的高效贝叶斯个性化推荐系统，它利用贝叶斯推理技术为用户定制化地提供精准的商品或内容推荐。
隐式反馈的贝叶斯个性化排名
该存储库使用pyTorch实现贝叶斯个性化排名模型。其他存储库也实现了此模型，但评估所需时间较长。因此，我利用带有GPU加速功能的pyTorch来优化此模型以进行更快速的评估。
实现细节将在下一节中详细说明。
环境与硬件配置：
- 处理器：AMD 锐龙7 3700X（8核）
- 内存：三星DDR4 32GB
- 显卡：NVIDIA Titan Xp
软件及操作系统：
我同时使用Windows和Linux (Ubuntu)系统。
所需Python包安装说明：
在运行此代码之前，请确保已安装以下库。可以通过执行命令或通过Anaconda进行安装。
```
pip install -r requirements.txt
```
用法指南：
0. 准备数据
该代码支持movielens 1m数据集和moviele的数据集。
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