Closed arnold-em closed 1 year ago
SASRec原论文中使用的是采样100个负样本打分的方式,我们采用的是在数据集中所有物品上打分的方式,这两种打分方式会得出不一样的分数。通常来说,在数据集中所有物品上打分的方式能够更加客观地反映模型的性能。具体请参考 [1], [2]。
[1] Krichene, W., & Rendle, S. (2020, August). On sampled metrics for item recommendation. In Proceedings of the 26th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery & data mining (pp. 1748-1757). [2] Dallmann, A., Zoller, D., & Hotho, A. (2021, September). A case study on sampling strategies for evaluating neural sequential item recommendation models. In Proceedings of the 15th ACM Conference on Recommender Systems (pp. 505-514).
另外,我们做实验时CoSeRec和CBiT使用的是完全相同的数据集。
非常感谢,那我要把那个100 改成 numitem嘛
非常感谢,那我要把那个100 改成 numitem嘛
可以参考https://github.com/aHuiWang/CIKM2020-S3Rec/issues/11
非常感谢了!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
您好还是想麻烦您一下,如果说错请批评指正 因为SASRec 在他的论文中的指标要高很多,不太清楚问题出在哪里, 以及CoseRec的数据集处理方式,麻烦作者了!
非常感谢! 非常感谢您做出的贡献!!!!