介绍

论文An Integral Tag Recommendation Model for Textual Content的模型python3实现

官方有一个python2版本的实现

在python3下有一堆BUG，且不能支持高版本的CUDA，使用python进行了重构并且复现了论文结果，调整了代码结构，另外注释拉满

需求

• Numpy >= 1.14.3
• Tensorflow >= 1.8.0
• Keras >= 2.1.6

说明

实际上对官方代码进行了一些修改:

• tag的序号编码方式等
• 文件结构
• 变量名
• 一些需要手工设置的变量改为了自动方式

使用同样的数据集跑出来的结果和论文的基本接近，可以认为是实现了该模型

文件结构

• main.py：主文件

• dataload.py：数据加载函数文件。官方原版运行前需要手动运行dataload.py文件，改版后如无特殊情况可以不需要手动运行

• congfig.py：配置文件，保留了官方项目中声明但未使用的变量。官方原版无此文件，参数在main.py中更改

• function.py：函数文件，存放成本函数、精确、召回等函数。官方原版分散在各处

• layer.py：层对象文件，定义了attention层和mask层。官方原版还有几个别的层

• shared.txt：文本、tag共现词汇对，需要预处理时生成（未提供）

• data.npz：数据文件（未提供）