`ImplicitALSWrapperModel` support for incremental training in `fit_partial`
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python
调研方向
Read the discussion in issue #176 and the prerequisite work in issue #240 before assessing this feature. The issue does not name implementation files or tests; first trace ImplicitALSWrapperModel and its fit_partial entry point. Done means fitted models can accept new users, items, and interactions from the supplied dataset for incremental training.
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Feature Description
Fitted model support to accept new users, items and interactions from dataset that is passed to fit_partial method.
Why this feature?
Allows incremental training
Additional context
Discussed here: https://github.com/MobileTeleSystems/RecTools/issues/176
Updating dataset with new data should be implemented first: https://github.com/MobileTeleSystems/RecTools/issues/240
- 主要语言
- Python
- 星标
- 457
- 派生
- 55
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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