README_ZH.md

(中文版) AL-GR/Item-EMB: 多模态物品表征

数据集摘要

本仓库 AL-GR/Item-EMB 是主数据集 AL-GR 的一个配套数据集。它包含了 AL-GR 行为序列中出现的超过5亿个物品的 512维多模态表征（Embedding）。

每个物品都由一个唯一的ID（base62_string）及其对应的向量表征组成。为了兼容CSV等文本格式，所有的 float32 向量都被编码为了 Base64 字符串。

本数据集可用于：

• 在传统或多模态推荐模型中，初始化物品的嵌入层。
• 对物品的语义空间进行分析（如聚类、可视化等）。
• 将 AL-GR 数据集中的抽象语义ID与其背后丰富的向量表征关联起来。

使用方法

使用本数据集的核心步骤是将 feature 字段的字符串解码回 NumPy 向量。以下是一个完整的示例，展示了如何加载数据并执行解码操作。

import base64
import numpy as np
from datasets import load_dataset

def decode_embedding(base64_string: str) -> np.ndarray:
    """将一个Base64字符串解码为512维的NumPy向量。"""
    # 从Base64解码，将其解释为float32的缓冲区，然后重塑形状。
    return np.frombuffer(
        base64.b64decode(base64_string),
        dtype=np.float32
    ).reshape(-1)

# 1. 从Hugging Face Hub加载数据集
# 注意：请将 [your-username] 替换为实际的用户名
dataset = load_dataset("AL-GR/Item-EMB")

# 2. 从数据集中获取一个样本
sample = dataset['train'][0]
item_id = sample['base62_string']
encoded_feature = sample['feature']

print(f"物品ID: {item_id}")
print(f"编码后的表征 (前50个字符): {encoded_feature[:50]}...")

# 3. 将特征字符串解码为向量
embedding_vector = decode_embedding(encoded_feature)

# 4. 验证结果
print(f"解码后的向量形状: {embedding_vector.shape}")
print(f"解码后的向量数据类型: {embedding_vector.dtype}")
print(f"向量的前5个元素: {embedding_vector[:5]}")

# 预期输出:
# 物品ID: OvgEI
# 编码后的表征 (前50个字符): BHP0ugrXIz3gLZC8bjQAVwnjCD3g1t27FCLgvF66yT14C6S9Aw...
# 解码后的向量形状: (512,)
# 解码后的向量数据类型: float32
# 向量的前5个元素: [ ...numpy数组的值... ]

数据集结构

数据字段

• base62_string (string): 物品的唯一标识符。此ID与 AL-GR 生成式推荐数据集中的语义物品ID相对应。
• feature (string): 物品512维多模态表征的 Base64编码 字符串。

数据划分

数据集划分	样本数量
train	~5.07亿

引文信息

如果您在研究中使用了本数据集，请引用：

许可协议

本数据集采用 [例如：Apache License 2.0] 许可协议。