대조 학습 및 아이템 대체를 활용하여 추천 시스템의 다양성을 높이는 졸업논문 주제입니다.
본 주제에 대한 자세한 내용은 대조 학습을 이용한 개인화 추천의 다양성 향상 연구.pdf 파일에서 확인하실 수 있습니다!
개발 및 실험 환경에 대한 주요 사항은 아래와 같습니다.
| Source | Version |
|---|---|
| OS | Microsoft Windows 10 Pro build 19045 |
| Python | 3.9.13 |
| Deep learning Framework | Tensorflow 2.10.0 |
| GPU | NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB |
| Logging Interface | loguru 0.6.0, Weight & Biases 0.13.10 |
| IDLE | Visual Studio code 1.75.1 |
본 프로젝트의 폴더 및 파일 구조는 다음과 같습니다.
┣ 📂.vscode
┃ ┗ 📜tasks.json
┣ 📂data
┃ ┗ 📂RentTheRunway
┃ ┃ ┣ 📜fashion_transaction_data.csv
┃ ┃ ┣ 📜item_category_dict_renttherunway.pickle
┃ ┃ ┣ 📜REC_renttherunway_test.csv
┃ ┃ ┣ 📜REC_renttherunway_train.csv
┃ ┃ ┣ 📜REC_renttherunway_valid.csv
┃ ┃ ┣ 📜sim_max_dict_renttherunway.pickle
┃ ┃ ┣ 📜user_age_dict_renttherunway.pickle
┃ ┃ ┣ 📜user_height_dict_renttherunway.pickle
┃ ┃ ┣ 📜user_item_list_dict_renttherunway.pickle
┃ ┃ ┗ 📜user_weight_dict_renttherunway.pickle
┣ 📂log
┣ 📂model
┣ 📂src
┃ ┣ 📜augmentation.py
┃ ┣ 📜dataset.py
┃ ┣ 📜layer.py
┃ ┣ 📜loss.py
┃ ┣ 📜metric.py
┃ ┣ 📜model.py
┃ ┣ 📜scheduler.py
┃ ┣ 📜schema.py
┃ ┣ 📜utils.py
┃ ┗ 📜__init__.py
┣ 📂wandb
┣ 📜.env.example
┣ 📜.gitignore
┣ 📜comfig.yaml
┣ 📜diversity.py
┣ 📜main.py
┣ 📜requirements.txt
┣ 📜test.py
┗ 📜trainer.py
Anaconda prompt를 통해 본 프로젝트 폴더를 다운받은 위치에서 코드를 실행시키실 경우 아래와 같이 할 수 있습니다.
python main.py
만약 Visual Studio Code, Pycharm과 같은 파이썬 통합 개발환경에서 실험에 필요한 인자를 직접 바꾸면서 수행하실 경우 config.yaml 파일에서 값을 변경한 후, main.py파일을 실행하시면 됩니다.
config.yaml 설정 파일의 세부 내용은 다음과 같습니다.
learning_rate: 0.001 # learning rate for model
dropout_rate: 0.1 # dropout rate for model
lambda_for_cl: 0.1 # control loss for encoder model(range: 0 ~ 1, allow float type)
substitution_rate: 0.3 # ratio for item substitution in batch
masking_rate: 0.3 # ratio for item masking in batch
cropping_rate: 0.3 # ratio for item cropping in batch
batch_size: 256
sequence_len: 1 # if run_mode == 'diversity' you should use 1, else using 30 will be good
embedding_dim: 128 # embedding size
early_stop_patience: 20 # control early stopping steps
warmup_steps: 10000 # control warmup steps for learning rate scheduling
epochs: 200
clip_norm: 5.0 # gradient clipping norm
log_interval: 10 # interval for logging for loguru and wandb
temperature: 0.1 # temperature for NT-Xent Loss
try_num: '9' # experiment number
run_mode: 'test' # running mode for main.py: ['train', 'test', 'diversity']
data_type: 'RentTheRunway' # 'RentTheRunway'
train_type: 'NCF' # Model which you want to train: ['CL', 'REC', 'ONLY_REC', 'NCF']
aug_mode: 'substitute' # Item augmentaion mode: ['substitute', 'crop', 'mask']
rec_num_dense_layer: 2
model_trainable: False # True, False
k: 20 # top-K item
sparsity: 0.5 # transaction count sparsity for checking diversity본 논문 실험 결과의 상세한 로그(파라미터 설정, 학습 또는 테스트 결과, 파라미터 시각화 등)는 아래 홈페이지에서 확인하실 수 있습니다.
본 프로젝트를 위한 패키지는 requirements.txt 파일을 통해 다운로드 하실 수 있습니다.