使用PyG构建电影评分图数据集

本文介绍了如何利用Python库PyG构建电影评分图数据集,以处理MovieLens 100K数据集。首先,通过Pandas读取数据,创建用户和电影节点,建立边列表和评分列表。接着,构建图数据并使用图神经网络(GCN)进行预测,展示图方法在电影评分预测和关联分析中的应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在构建电影评分图数据集之前,我们需要明确我们的目标。我们希望创建一个电影评分数据集,其中包含用户对电影的评分以及电影之间的关系。为了实现这个目标,我们将使用Python库PyG(PyTorch Geometric),它提供了用于构建和处理图数据的工具。

首先,我们需要准备MovieLens数据集。MovieLens是一个常用的电影评分数据集,包含了大量用户对电影的评分数据。我们将使用MovieLens 100K数据集,它包含100,000个评分数据。

import pandas as pd
import torch
from torch_geometric.data import Data

# 读取MovieLens数据集
ratings_df = pd.read_csv
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值