Grafy dwudzielne i systemy rekomendacji

Analiza sieci w Pythonie – poziom średniozaawansowany

Eric Ma

Data Carpentry instructor and author of nxviz package

Systemy rekomendacji

Wcześniej: rekomendowanie użytkowników do połączenia ze sobą
Graf „jednodzielny" (wyłącznie użytkownicy)
Teraz: graf „dwudzielny" (repozytoria i użytkownicy)
Rekomendowanie repozytoriów dla użytkowników

Systemy rekomendacji

ch1-3.007.png

Systemy rekomendacji

ch1-3.008.png

Systemy rekomendacji

ch1-3.009.png

Kod: zbiory węzłów

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')]

Kod: zbiory węzłów

user1_nbrs = G.neighbors('user1')

user1_nbrs

['repo2']

user3_nbrs = G.neighbors('user3')
user3_nbrs

['repo2', 'repo1']

Kod: zbiory węzłów

set(user1_nbrs).intersection(user3_nbrs)

{'repo2'}

set(user3_nbrs).difference(user1_nbrs)

{'repo1'}

Czas na ćwiczenia!

Analiza sieci w Pythonie – poziom średniozaawansowany