这几天我的主要任务是调试和运行之前根据论文《Learning Fair Representations for Recommendation: A Graph-based Perspective》所编写的代码，然后测试该模型的效果并记录。以下分数据集描述、模型评估策略、超参数调整、测试结果记录四个部分来描述我的工作。MovieLens-1M 是一个推荐系统的基准数据集，这个数据集包括6040个用户对于近4000部电影的近1百万条评分信息。用户具有三个类别型属性，包括性别(2种类别)，年龄(7种类别)和职位(21个类别)。效仿之前的基于
公平性的推荐系统，我们在测试时按照9:1的比例划分训练集和测试集。Lastfm-360K是一个音乐推荐数据集，包括了来自音乐网站Last.fm的用户对音乐制作人的评分。这个数据集包括大约36万个用户对29万个音乐制作人的1700万条评分信息。
