| GraphRec Model Architecture |
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# 도커이미지 빌드
sudo docker build -t graphrec:v1 .
# 생성된 도커이미지 확인
sudo docker images
# 생성된 도커이미지 실행
sudo docker run graphrec:v1
- Result
| result |
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# python version : 3.8.13
pip install -r requirements.txt
The install cmd is:
conda create -n your_prjname python=3.8
conda activate your_prjname
cd {The virtual environment directory that you created}
pip install -r requirements.txt
- your_prjname : 생성할 가상환경 이름
아래의 링크를 통해 학습 weight 파일을 다운받습니다. 해당 파일은 kdeepfashion 데이터셋을 학습한 trained file입니다. 해당 weight 파일은 "./model_kfashion_add_externel" 에 위치하도록 합니다.
The testing cmd is:
python3 GraphRec-kfashion_Inference.py --RUN test
| training Plot |
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- Our Model Performance Table
| Embedding | Dataset | RMSE-Score |
|---|---|---|
| Graph | train(9,373)/valid(1,042) | 0.9711 |
| Graph + User + Item | train(9,373)/valid(1,042) | 0.8357 |
| Graph + User + Item | train(20,123)/valid(2,516) | 0.7813 |
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- Reference Result Tables in Paper
| HR@10 Score |
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| RMSE Score |
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