Proyecto-Rec-Sys

Environment

El código usa python 3.9.16, cuando descargues el repo, puedes crear un environment con el comando

python -m venv nombre_de_env
pip install --upgrade pip

y correr este comando para descargar todos los packages utilizados

pip install numpy pandas torch tensorboard tensorboardX pykan tqdm scikit-learn matplotlib

Además se debe crear un directorio checkpoints dentro de neural_cf que almacena los checkpoints de los modelos en cada epoch con los siguientes subdirectorios:

neural_cf
|
└───checkpoint
    |
    └───gmf
    |
    └───kan
    |
    └───kan_test
    |
    └───kanmf
    |
    └───mlp
    |
    └───neumf

• Los archivos del directorio pueden ser ignorados si no se planea usar preentrenamiento, pero los directorios deben estar en instanciados, ya que el codigo se cae en caso contrario.

Run

Para entrenar un modelo en especifico, se debe editar un config en train.py para que tenga los parámetros deseados, descomentar el Engine a utilizar y correr

python train.py

Si se quiere correr los experimentos de los hiperparámetros de KAN, se corre

python kan_exp.py