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摘要
本周工作：画图、论文修改、代码以及数据上传github+ Zenodo。
abstract
This week's tasks: drawing diagrams, revising papers, writing code, and uploading data to GitHub and Zenodo.
一、画图
对于原来论文中的部分图片格式png格式，尝试使用PowerPoint重新画，同时导出为pdf版格式。在原有图片设计上，可以使用gemini等相关AI制作图片，从而使得图片的格式、形象更好，然后模仿去画，导出为pdf版。
二、论文修改
图片表格的修改，内容引用修改，论文语言逻辑合理性修改。
三、代码和数据上传
计划形式：
├── README.md # 项目主页（介绍、环境配置、运行指南、Zenodo数据链接）
├── requirements.txt # 依赖库清单 (torch, scipy, pandas, numpy 等)
│
├── data/ # 数据集存放处（GitHub上放个README，指引去Zenodo下载）
│ ├── amazon-abo/
│ ├── steam/
│ └── yelp/
│
├── preprocessing/ # 【需要收集的步骤 1：数据处理代码】
│ ├── build_graph_5core.py # 将原始交互转为 5-core 并映射 ID 的脚本
│ └── extract_features.py # 调用 InternVL 和 BGE-M3 提取图像/文本特征的脚本
│
├── models/ # 【可选的重构步骤：提取公共模型架构】
│ └── culture_supcon.py
│
├── baselines/ # 【需要收集的步骤 2：对比基线代码】
│ ├── run_lightgcn.py
│ ├── run_mgmae.py
│ └── run_moemm.py
│
├── scripts_amazon/ # 【需要收集的步骤 3：Abo数据集运行代码】
│ ├── train_supcon_final.py # SOTA 主代码 (原版)
│ ├── train_sota_final.py # 变体B代码
│ ├── track_abo_supcon.py # 追踪平稳方差
│ └── track_abo_variantB.py # 追踪爆炸方差
│
├── scripts_yelp/ # 【需要收集的步骤 4：Yelp数据集运行代码】
│ ├── train_supcon_yelp.py # Yelp SOTA (LR=1e-4)
│ ├── train_cavm_yelp.py # Yelp 变体B
│ ├── track_yelp_supcon.py
│ └── track_yelp_variantB.py
│
├── scripts_steam/ # 【需要收集的步骤 5：Steam数据集运行代码】
│ └── ...
│
└── utils/ # 【需要收集的步骤 6：可视化与工具代码】
├── evaluate.py # 评价指标计算脚本（Recall, NDCG等）
└── plot_variance_explosion.py # 绘制论文 Figure 6 双子图的代码
尝试数据上传Zenodo。
总结
论文进行到最后的收尾阶段，学习上传代码和数据，计划下周完成全部工作。