文件名称：graph-rec:DSC180B顶点项目的图形数据分析
文件大小：558KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-30 11:33:38
recommender-system dgl graph-data-analysis pinsage JupyterNotebook
基于图的产品推荐 DSC180B顶点项目的图形数据分析 项目网站： : 项目 亚马逊产品推荐使用图神经网络方法。 要求 DASK 大熊猫 火炬 火炬文本 dgl 数据 来自Julian McAuley教授的Amazon产品数据集（ ） 产品评论（5核） 产品元数据 产品图片功能 图形和特征 该图是通过评论连接的异构用户产品图。 产品节点（ ASIN ） 特点： title ， price ，图像表示 用户节点（ reviewerID ） 边（ user ， reviewed ， product ）和（ product ， reviewed-by ， user ） 特点： helpful ， overall 模型 该模型是不受监督的PinSage模型（改编自 ） 参考
【文件预览】：
graph-rec-main
----notebooks()
--------PinSageExample.ipynb(14KB)
--------CleaningEDA.ipynb(180KB)
--------GraphSageLinkPrediction.ipynb(39KB)
--------EDA.ipynb(10KB)
--------process_nowplaying.ipynb(24KB)
--------process_amazon.ipynb(1.37MB)
--------process_movielens.ipynb(29KB)
----src()
--------pinsage()
----images()
--------modeldiagram.png(99KB)
----Dockerfile(1KB)
----run.py(2KB)
----requirements.txt(32B)
----config()
--------pinsage-test-params.json(176B)
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----README.md(1KB)
----run_jupyter.sh(42B)
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----submission.json(155B)
----.gitignore(142B)