文件名称：bipartite-link-prediction
文件大小：73.64MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-06 17:05:23
Python
双向链接预测 该项目探索了使用Yelp的Dataset Challenge数据集进行双向链接预测的各种方法。 特别是，我们尝试预测特定用户会评论哪些餐厅。 这是斯坦福大学社会和信息网络分析课程（ ）的课程项目。 最终报告包含在资源库中（writeups / final_report.pdf）。 它需要scikit-learn，networkx和snap.py才能运行。 跑步 将Yelp学术数据集放置在数据/提供的数据中 运行dataset_maker.py以生成示例 运行以下任何文件： dataset_metrics.py（打印数据集的各种属性） random_baseline.py（随机预测） random_walks.py（使用无监督的随机游走进行预测） sameity.py（使用启发式相似性度量进行预测） supervised_classifier.py（使用监督的二进制
【文件预览】：
bipartite-link-prediction-master
----.gitignore(29B)
----README.md(1KB)
----dataset_maker.py(8KB)
----eval.py(2KB)
----supervised_classifier.py(2KB)
----dataset_metrics.py(3KB)
----util.py(2KB)
----supervised_models.py(7KB)
----supervised_random_walks.py(6KB)
----random_baseline.py(302B)
----writeups()
--------final_report.pdf(245KB)
----random_walks.py(2KB)
----svd.py(2KB)
----data()
--------provided()
--------test()
--------supervised_random_walks_weights.json(174B)
--------train()
----similarity.py(4KB)