[HELP WANTED] 模型使用示例文档开发 / Model Usage Examples Documentation Development

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任务类型 / Task Type

请选择任务类型 / Please select the task type:

• 新模型实现 / New model implementation
• 数据集支持 / Dataset support
• 文档编写 / Documentation
• 教程制作 / Tutorial creation
• 代码优化 / Code optimization
• 测试用例 / Test cases
• Bug修复 / Bug fixes
• 其他 / Other

任务描述 / Task Description

背景 / Background

torch-rechub项目包含了众多推荐系统模型，但目前缺乏完整、统一的使用示例文档。用户在使用不同模型时经常遇到配置和使用上的困难，需要为所有模型提供清晰、易懂的使用示例和最佳实践指南。

目标 / Objectives

1. 为所有现有模型创建完整的使用示例文档
2. 确保文档的准确性和易用性
3. 提供统一的文档格式和风格
4. 包含从数据准备到模型训练的完整流程
5. 添加常见问题解答和故障排除指南

详细要求 / Detailed Requirements

• 为每个模型创建独立的使用示例文档
• 包含数据准备、模型配置、训练、评估的完整流程
• 提供可运行的代码示例
• 添加参数说明和调优建议
• 包含性能基准和使用场景说明
• 确保所有示例代码都经过测试验证

技能要求 / Required Skills

必需技能 / Required Skills

• Python编程 / Python programming
• 推荐系统基础 / Recommender systems basics
• 文档写作 / Technical writing
• Markdown语法 / Markdown syntax
• 其他: 清晰的表达能力 / Clear communication skills

加分技能 / Preferred Skills

• 深度学习 / Deep learning
• 机器学习 / Machine learning
• PyTorch框架 / PyTorch framework
• 数据处理 / Data processing
• 其他: / Other:

预期产出 / Expected Deliverables

• 文档更新 / Documentation updates
• 使用示例 / Usage examples
• 代码实现 / Code implementation (示例代码)
• 其他: 最佳实践指南和FAQ / Best practices guide and FAQ

参考资料 / References

相关论文 / Related Papers

• 各模型对应的原始论文 (在模型实现中有引用)
• Deep Learning for Recommender Systems: A Survey

代码参考 / Code References

• 现有模型实现: torch_rechub/models/
• 现有示例: examples/
• 教程notebook: tutorials/

文档资源 / Documentation Resources

• Sphinx文档编写指南
• Google技术写作指南
• PyTorch文档风格指南

难度评估 / Difficulty Level

• 🟢 初级 (适合新手) / Beginner (Good for newcomers)
• 🟡 中级 (需要一定经验) / Intermediate (Requires some experience)
• 🔴 高级 (需要深入理解) / Advanced (Requires deep understanding)

预估工作量 / Estimated Effort

• 📅 1-3天 / 1-3 days
• 📅 1周 / 1 week
• 📅 2-4周 / 2-4 weeks
• 📅 1个月以上 / More than 1 month

贡献指南 / Contribution Guidelines

开始之前 / Before You Start

1. 请在评论中表明您的兴趣，避免重复工作 / Please comment to express your interest to avoid duplicate work
2. 阅读 CONTRIBUTING.md 了解开发流程 / Read CONTRIBUTING.md to understand the development process
3. 设置开发环境并熟悉项目结构 / Set up the development environment and familiarize yourself with the project structure
4. 查看现有的文档和示例，了解项目的文档风格

开发流程 / Development Process

1. Fork 项目并创建新分支 docs/model-usage-examples
2. 选择要编写文档的模型 (建议先从简单模型开始)
3. 研究模型的实现和现有示例
4. 编写完整的使用示例文档
5. 测试所有示例代码的正确性
6. 运行代码格式化: python config/format_code.py
7. 提交 Pull Request

代码规范 / Code Standards

• 遵循项目的文档风格 / Follow the project's documentation style
• 确保所有示例代码都能正常运行 / Ensure all example code runs correctly
• 使用清晰的中英文对照说明 / Use clear Chinese-English bilingual descriptions
• 添加适当的注释和说明 / Add appropriate comments and explanations
• 保持文档结构的一致性 / Maintain consistent document structure

联系方式 / Contact Information

获取帮助 / Getting Help

• 💬 在此 Issue 下评论提问 / Comment on this issue with questions
• 📧 联系项目维护者: morningsky
• 🔗 查看更多 Issues: GitHub Issues

社区支持 / Community Support

• 📖 查看项目文档和示例 / Check project documentation and examples
• 🤝 与其他贡献者交流 / Communicate with other contributors
• ⭐ 关注项目更新 / Follow project updates

额外信息 / Additional Information

文档结构建议 / Suggested Documentation Structure:
每个模型的文档应包含以下部分：

1. 模型简介和适用场景
2. 数据准备和预处理
3. 模型配置和参数说明
4. 训练过程和代码示例
5. 模型评估和结果分析
6. 参数调优建议
7. 常见问题和解决方案

模型优先级 / Model Priority:
建议按以下优先级编写文档：

1. 基础模型: DeepFM, Wide&Deep, DCN
2. 匹配模型: DSSM, YouTubeDNN
3. 多任务模型: MMOE, PLE
4. 高级模型: MIND, ComiRec等

质量要求 / Quality Requirements:

• 所有示例代码必须经过测试验证
• 文档语言要简洁明了，适合不同水平的用户
• 提供完整的端到端示例
• 包含性能基准和预期结果
• 添加可视化图表和结果展示

协作方式 / Collaboration Method:

• 可以多人同时进行，每人负责不同的模型
• 建议在开始前在评论中声明要编写哪个模型的文档
• 可以先提交部分文档进行review，再完善其他部分

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感谢您对 torch-rechub 项目的贡献兴趣！我们期待与您合作。
Thank you for your interest in contributing to torch-rechub! We look forward to working with you.