# GNN_Rec

**Repository Path**: se5/gnn_rec

## Basic Information

- **Project Name**: GNN_Rec
- **Description**: 算法刷题推荐系统的GNN推荐模块
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 2
- **Created**: 2023-06-23
- **Last Updated**: 2023-12-29

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 安装文档

## 项目结构

```shell
|-- gnn_rec                 
    ├── README.md
    ├── config.py   
    ├── cf.py   # 协同过滤部分代码
    ├── dataloader.py
    ├── main.py       # 主文件，包含test和train以及数据导入导出处理
    ├── main_test.py  # 部分函数进行单元测试的文件
    ├── model.py
    └── requirements.txt
    |-- data                  
    |   ├── oj
    |   	├── oj_interactions.csv    # 用户交互数据
    |   	├── oj_items.csv           # OpenJudge平台题目数据
    |   ├── data.csv           
```

## 环境配置

环境：

- python 3.8
- torch 2.0
- Ubuntu 20.04 LTS

使用下面命令安装所需第三方库，需要注意版本兼容性问题

如果pip失败，可以参考https://pytorch-geometric.com/whl/torch-2.0.1%2Bcu118.html安装相关包

```python
pip install -r requirements.txt
```

## 代码运行流程

### LightGCN模块

main.py文件为执行训练、推理的主文件，在其中分别调用train和test函数即可

input：oj_interactions.csv文件和oj_items.csv文件

output：包含每个用户id的推荐题目列表。文件格式为每行一个用户ID，后跟n个推荐题目的ID，n可以在config文件中指定

### 协同过滤模块

input：'data.csv'文件，包含200个用户与题目的交互信息，有三列，分别是problem_id、user_id、total，其中total值为用户在该题上的submit、accepted、failed三个数值之和。

output：包含每个用户id的推荐题目列表。文件格式为每行一个用户ID，后跟10个推荐题目的ID

## 项目参考

- http://web.stanford.edu/class/cs224w/ （斯坦福图神经网络课程）
- https://github.com/gusye1234/LightGCN-PyTorch (LightGCN作者 的pytorch 实现)
- https://arxiv.org/abs/2002.02126 (LightGCN模型论文)
- https://colab.research.google.com/drive/1KKugoFyUdydYC0XRyddcROzfQdMwDcnO?usp=sharing（LightGCN实现）