• 実行環境

  • OS：ubuntu 18.04

• データセット

  • movie lens 100k dataset

• 利用した主要なライブラリ

  • scikit-learn (0.22.1)
  • notebook (5.1.0)
  • jupyter (1.0.0)
  • jupyter-client (5.1.0)
  • jupyter-console (5.2.0)
  • jupyter-core (4.3.0)
  • numpy (1.19.5)
  • pandas (0.20.3)
  • pickleshare (0.7.4)
  • lime (0.2.0.1)
  • fastFM (0.2.11)

• 再現方法

  • 環境構築1
    • requirement.txtを参考に環境構築をする。
  • 環境構築2
    • dockerhubを用いてコンテナをダウンロードする。
    • 'docker pull padawane15/ubuntu_py3.5.1_fastfm:sklearn22'
  • 実験の再現手引(追加実験を除く)
    • ファイル名："Scaling + LIME + BigData.ipynb"
    • Jupiternotebookファイルを実行することで、順次実験結果を得る。
  • 追加実験の再現手引
    • ファイル名："randomsampling.ipynb"
    • 追加実験ではlimeライブラリを一部改正したmylimeを呼び出す。そのため、実行環境(pythonラインタイム)が呼び出すlimeライブラリのpathを調べる。
    • limeを改変した、mylimeライブラリをJupyternotebookファイルから呼び出せる場所(本実験の場合、同一階層のディレクトリ)に配置しJupyternotebookファイルを実行すること実験結果を得る。
    • 追加実験では、ランダムサンプリングではないデータセットを生成し、それをLIMEライブラリを一部改変したライブラリから呼び出すことでLIMEアルゴリズムがランダムサンプリングして疑似データを生成する過程の代わりに自作のデータセットを渡すことで自作のデータセットを用いた推論結果を得た。

• ソースコード

  • github:'https://github.com/psato/k198578'
  • dockerhub:'padawane15/ubuntu_py3.5.1_fastfm:sklearn22'