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上面的BUG当评价指标换成AUC的时候是没有报错的,但是有一个问题就是当mode是labeled的时候,在验证阶段是没有负样本的,这与论文中在验证的时候需要负样本不一致。 如果将mode换成uni100的话,那和框架中的API说遇到带有标签的数据应该使用labeled又有冲突。而且就算是换成了uni100进行训练,得到的结果也不对。还麻烦你们能够看看是我的问题还是框架的问题。@TayTroye
对于顺序推荐模型,损失函数是交叉熵损失函数,那也可以使用NDCG评价指标,SASRec和BERT4Rec等模型也是如此,这也是我发现的一个问题点。如若不对还请指正,谢谢 @TayTroye
描述这个 bug 顺序推荐模型在使用带有label标签的数据集并且使用排序评价指标(如NDCG)的时候会发生报错
如何复现 复现这个 bug 的步骤:
load_col: inter: ['user_id', 'item_id', 'label', 'timestamp']
预期 希望能够得知是自己参数设置的问题,还是框架本身的问题
屏幕截图![1713778433060](https://github.com/RUCAIBox/RecBole/assets/59170216/3f1b5ea9-9d6b-4432-b6f7-76a05b884b5a)
实验环境(请补全下列信息):