文件名称：GraphSAGE:具有用户项对设置的GraphSAGE算法的Tensorflow实现
文件大小：5.85MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-24 12:08:21
Python
带有用户项目设置的GraphSAGE实现 概述 作者：张佑英基本算法：GraphSAGE 基础Github： 原始纸： 韩文撰写的论文评论文章： 该算法基于GraphSAGE算法。 最初，GraphSAGE用于仅具有一个类型节点的同质图。 在建立推荐系统时，我们通常会遇到二部图。 该二部图由用户项对设置组成，每个节点都有独特的特征。 因此，必须使用不同的权重矩阵分别训练“用户”节点和“项目”节点。 实现该算法的目的是强调用户与项目之间的配对关系的重要性。 该项目可用于通用推荐系统。 如果功能多种多样且经常添加新节点，那么此代码可能对您有所帮助。 Stellagraph是一个下降图神经网络库，对于理解GraphSAGE算法的过程非常有帮助。 但是，如果您仅对“ Bipartite用户项推荐”感兴趣，则此库对您来说可能不必要地复杂。 因此，我为您提供了更简单的代码，使您不必导入Stel
【文件预览】：
GraphSAGE-main
----sampler_backup.py(4KB)
----train_movielens.py(7KB)
----.DS_Store(8KB)
----bipartite_graph.py(3KB)
----utils.py(4KB)
----link_utils.py(16KB)
----.idea()
--------graphsage.iml(324B)
--------misc.xml(192B)
--------workspace.xml(5KB)
--------inspectionProfiles()
--------modules.xml(270B)
--------vcs.xml(180B)
----models.py(9KB)
----generator.py(13KB)
----README.md(2KB)
----stellargraph_components()
--------.DS_Store(6KB)
--------understanding_graph.py(46KB)
--------train.py(3KB)
--------models_backup.py(9KB)
--------generator.py(13KB)
--------sampler.py(8KB)
--------components.py(8KB)
--------sequence.py(7KB)
--------randomwalk.py(16KB)
----sampler.py(3KB)
----__pycache__()
--------models.cpython-37.pyc(8KB)
--------utils.cpython-37.pyc(3KB)
--------randomwalk.cpython-38.pyc(4KB)
--------sampler.cpython-37.pyc(3KB)
--------bipartite_graph.cpython-37.pyc(4KB)
--------sequence.cpython-38.pyc(6KB)
--------sampler_backup.cpython-38.pyc(3KB)
--------exp2_sampler.cpython-37.pyc(2KB)
--------models.cpython-38.pyc(9KB)
--------link_utils.cpython-38.pyc(16KB)
--------generator.cpython-38.pyc(11KB)
--------utils.cpython-38.pyc(3KB)
--------bipartite_graph.cpython-38.pyc(4KB)
--------generator.cpython-37.pyc(10KB)
--------randomwalk.cpython-37.pyc(4KB)
--------sampler.cpython-38.pyc(3KB)
--------sampler_deque.cpython-38.pyc(3KB)
--------sampler_backup.cpython-37.pyc(3KB)
----image()
--------main_img.JPG(39KB)
----data()
--------.DS_Store(6KB)
--------users.dat(131KB)
--------ratings.dat(23.45MB)
--------movies.dat(167KB)