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('ratings.cs
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。
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