您好，请教一下代码实现的细节

[ithok]

您好，我刚看完了您的文章，目前在浏览paper实现的代码。
这里想和您确定一下NCL模型的输入的形式，是否是采取的random生成的方法？

self.user_embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=self.n_users, embedding_dim=self.latent_dim)
self.item_embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=self.n_items, embedding_dim=self.latent_dim)

以及如果是的话，采取这种输入的思路来源在哪里（因为我自己还是刚入门正方面不是很清楚？

望不吝赐教，非常感谢！

[hyp1231]

嗯嗯是的，目前大部分关于 collaborative filtering 的研究，输入数据相当于只有 user 和 Item 的 ID，模型会为每个 ID 随机初始化一个 embedding 向量，作为模型参数逐渐训练。

来源可以参考 RecBole 中 General Recommendation 这类下的模型的实现以及对应的原论文。

[ithok]

好的，非常感谢您！