RippleNet模型中,物品向量的初始化是通过随机初始化实现的。具体来说,在训练过程中,每个物品都被表示为一个向量,该向量的初始值是从均匀分布中随机抽取的。这些向量在训练过程中会不断更新,以最小化损失函数。
在代码实现中,可以使用Python的NumPy库来生成随机数,并将其作为物品向量的初始值。例如,以下代码片段展示了如何使用NumPy生成一个大小为(1,n)的随机向量:
```
import numpy as np
n = 10 # 向量长度
item_vector = np.random.uniform(-0.01, 0.01, size=(1, n))
```
其中,`np.random.uniform`函数用于生成指定范围内的随机数,第一个参数是下限,第二个参数是上限,第三个参数是输出数组的形状。在这里,我们生成了一个大小为(1,n)的随机向量,其中n是向量长度。
需要注意的是,随机初始化可能会导致模型收敛速度较慢或者陷入局部最优解。因此,在实际应用中,可以尝试使用其他方法来初始化物品向量,如预训练的词向量或者基于内容的特征。