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File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/split/first_rows.py", line 228, in compute_first_rows_from_streaming_response
iterable_dataset = iterable_dataset._resolve_features()
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 3422, in _resolve_features
features = _infer_features_from_batch(self.with_format(None)._head())
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2187, in _head
return next(iter(self.iter(batch_size=n)))
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2391, in iter
for key, example in iterator:
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 1882, in __iter__
for key, pa_table in self._iter_arrow():
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 1904, in _iter_arrow
yield from self.ex_iterable._iter_arrow()
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 527, in _iter_arrow
yield new_key, pa.Table.from_batches(chunks_buffer)
File "pyarrow/table.pxi", line 4116, in pyarrow.lib.Table.from_batches
File "pyarrow/error.pxi", line 154, in pyarrow.lib.pyarrow_internal_check_status
File "pyarrow/error.pxi", line 91, in pyarrow.lib.check_status
pyarrow.lib.ArrowInvalid: Schema at index 1 was different:
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26549: list<item: int64>
15087: list<item: int64>
4294: list<item: int64>Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.
YAML Metadata
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(https://huggingface.co/docs/hub/datasets-cards)
MMHCL: Multi-Modal Hypergraph Contrastive Learning for Recommendation
This is our datasets for the paper: MMHCL: Multi-Modal Hypergraph Contrastive Learning for Recommendation.
🚀MMHCL is a new multimodal recommendation framework designed to alleviate data sparsity and cold-start issues. It constructs two hypergraphs, a user-to-user (u2u) hypergraph and an item-to-item (i2i) hypergraph, to mine shared preferences among users and intricate multimodal semantic resemblances among items, respectively. Meanwhile, we design a synergistic contrastive learning paradigm to effectively enhance feature distinguishability.
Github code
https://github.com/Xu107/MMHCL
Dependencies
The code has been tested running under Python 3.10.13. All experiments are conducted on an NVIDIA 24GB 3090 GPU. The required packages are as follows:- Pytorch == 2.0.1+cu118
- numpy == 1.24.3
- scipy == 1.10.1
- scikit-learn == 1.2.2
Datasets
The origin recommendation datasets can be found via Tiktok platform and Amazon product.
✨✨ We provide public three pre-processed datasets requiring no additional processing, including (1) basic user-item interactions and (2) multi-modal features, available on Google Drive/Baidu Cloud/Huggingface. The TikTok dataset is provided by and identical to MMSSL. The Clothing and Sports datasets are provided by and identical to LATTICE. Thanks for their work!
🔥🔥To advance multimodal recommender systems, we provide reference code for preprocessing the original Amazon datasets in preprocess/data_preprocess.ipynb to support other research needs (e.g., multimodal sequential recommendation).
We spent some time on this preprocessing process.If this is helpful to your work, please kindly cite our work.
Usage
Download and place the datasets (Google Drive/Baidu Cloud/Huggingface) in the project subdirectory:
├─ MMHCL/
├── data/
├── Tiktok/
...
├── codes/
...
Start training and inference as:
cd MMHCL
python ./main.py --dataset {DATASET}
Supported datasets: Tiktok, Amazon-Clothing, Amazon-Sports
More parameter tuning can be changed in file codes/utility/parser.py. And the best training log in /log.
Citing
If you find this work helpful to your research, please kindly consider citing our paper.
@article{guo2025mmhcl,
title={MMHCL: Multi-Modal Hypergraph Contrastive Learning for Recommendation},
author={Guo, Xu and Zhang, Tong and Wang, Fuyun and Wang, Xudong and Zhang, Xiaoya and Liu, Xin and Cui, Zhen},
journal={arXiv preprint arXiv:2504.16576},
year={2025}
}
Acknowledgement
The structure of this code is mainly based on MMSSL and LATTICE. Thanks for their excellent work!
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