二部グラフとレコメンダーシステム

Python 中級ネットワーク解析

Eric Ma

Data Carpentry instructor and author of nxviz package

レコメンダーシステム

これまで：ユーザー同士の接続を推薦
グラフ：単一部（ユーザーのみ）版
これから：二部（リポジトリ×ユーザー）版
ユーザーに作業先のリポジトリを推薦

レコメンダーシステム

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レコメンダーシステム

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レコメンダーシステム

ch1-3.009.png

コード：ノード集合

list(G.nodes(data=True))

[('repo3', {'bipartite': 'repositories'}),
 ('repo1', {'bipartite': 'repositories'}),
 ('user1', {'bipartite': 'users'}),
 ('user2', {'bipartite': 'users'}),
 ('repo2', {'bipartite': 'repositories'}),
 ('user3', {'bipartite': 'users'})]

list(G.edges())

[('repo1', 'user3'),
 ('user1', 'repo2'),
 ('user2', 'repo2'),
 ('repo2', ‘user3')]

コード：ノード集合

user1_nbrs = G.neighbors('user1')

user1_nbrs

['repo2']

user3_nbrs = G.neighbors('user3')
user3_nbrs

['repo2', 'repo1']

コード：ノード集合

set(user1_nbrs).intersection(user3_nbrs)

{'repo2'}

set(user3_nbrs).difference(user1_nbrs)

{'repo1'}

Let's practice!

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