zhaijy

[Bug]: 无法用vscode通过python访问wikidata

1

### 预期情况 无法用vscode通过python访问wikidata ### 实际情况 校园网情况下网页可以访问wikidata.org，但是python端无法爬取。用手机开热点，都可以用。 ### 复现方法 1 ### 日志信息 1 ### 额外信息 _No response_ ### 我确认已更新至最新版本 - [X] 是 ### 我确认已查询历史issues - [X] 是

本人刚接触知识图谱推荐，请问有处理数据集的代码吗，或相关链接。谢谢啦

SASRec的实现问题

1

你好，关于SASrec的实现，最后的输出是BxH，也就是只用了最后一个item计算loss吗，不应该是seq2seq吗？ output = trm_output[-1] output = self.gather_indexes(output, item_seq_len - 1) return output # [B H]

你好，如何获得.ent_feature和.rel_feature

1

你好，如何获得.ent_feature和.rel_feature呢，GRU4RecKG需要这些文件，文件内容是什么格式呢？如何获取？

RuntimeError: cosine_similarity requires both inputs to have the same sizes, but x1 has [128, 1, 768] and x2 has [1, 128, 768]

1


关于tuning prompt only

3

大佬，在tuning prompt only时候，main.py的第79行代码执行后，模型token embedding会产生梯度，这个时候是更新了item, user, token embedding三个东西吧？

@amirmk89 , Only the information in the paper, the experimental effect of NTU RGB+D data set is not good, can you share more detailed experimental settings?

关于预训练的问题

1

你好，我按照默认参数复现了一下Scientific数据集，发现了一些问题： 1. 从头开始训练要比pretrain-finetune效果更好。 2. 预训练后，finetune部分参数要比finetune所有参数好，说明finetune会过拟合。  又仔细研究了一下，发现pretrain之后，固定了SASrec，所以才会出现pretrain对比任务对下游任务影响较大。模型参数很小，这样做合理吗？ 如果训练bert，我认为预训练是必要的，但是不需要训练bert，参数量很小，从头训练效果更好，预训练是不是多此一举？ 

Regarding the issue with reproduction

4

Hello. I have encountered an issue with reproducing the results. I replicated two methods, Recformer and UniSRec, using default parameters. The results for Recformer seem reasonable, but the performance of...