文件名称：PairSAGE:具有用户项对设置的GraphSAGE算法的Tensorflow实现
文件大小：5.87MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-17 09:13:59
Python
配对 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。 一对在PairSAGE插入强调的用户和项之间对关系的重要性。 该项目可用于通用推荐系统。 如果功能多种多样，并且经常添加新节点，则此项目可能对您有所帮助。 结构 还在发展中... 基本组件 随机行走，均匀随机行走 GraphWalk，采样的异构BreadthFirstWalk 无监督采样器 LinkSequence，按需LinkSequence BatchedLinkGenerator，HinSAGELinkGenerator
【文件预览】：
PairSAGE-main
----stellargraph_components()
--------components.py(8KB)
--------sequence.py(7KB)
--------train.py(3KB)
--------understanding_graph.py(46KB)
--------generator.py(13KB)
--------.DS_Store(6KB)
--------randomwalk.py(16KB)
--------models_backup.py(9KB)
--------sampler.py(8KB)
----README.md(1KB)
----train_dummy.py(3KB)
----generator_backup.py(15KB)
----models.py(9KB)
----examples()
--------example3.py(5KB)
--------torch_model.py(5KB)
--------example2.py(5KB)
--------algo.py(14KB)
--------example1.py(4KB)
--------.DS_Store(6KB)
----image()
--------main_img.JPG(39KB)
----sampler_backup.py(4KB)
----utils.py(4KB)
----bipartite_graph.py(3KB)
----__pycache__()
--------sampler.cpython-37.pyc(3KB)
--------utils.cpython-38.pyc(3KB)
--------randomwalk.cpython-38.pyc(4KB)
--------sampler_backup.cpython-38.pyc(3KB)
--------bipartite_graph.cpython-37.pyc(4KB)
--------randomwalk.cpython-37.pyc(4KB)
--------models.cpython-38.pyc(9KB)
--------generator.cpython-37.pyc(10KB)
--------models.cpython-37.pyc(8KB)
--------sampler_backup.cpython-37.pyc(3KB)
--------sampler_deque.cpython-38.pyc(3KB)
--------utils.cpython-37.pyc(3KB)
--------generator.cpython-38.pyc(10KB)
--------bipartite_graph.cpython-38.pyc(5KB)
--------sequence.cpython-38.pyc(6KB)
--------exp2_sampler.cpython-37.pyc(2KB)
--------sampler.cpython-38.pyc(3KB)
----.idea()
--------workspace.xml(4KB)
--------vcs.xml(180B)
--------misc.xml(192B)
--------modules.xml(270B)
--------graphsage.iml(324B)
--------inspectionProfiles()
----train_movielens.py(6KB)
----generator.py(15KB)
----.DS_Store(8KB)
----data()
--------ratings.dat(23.45MB)
--------users.dat(131KB)
--------movies.dat(167KB)
--------.DS_Store(6KB)
----sampler.py(3KB)