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图神经网络X项目|基于图神经网络的电商行为的预测(5%)

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  • Jupyter Notebook 学习人工智能的好帮手
  • 数据集
    • 数据集下载
    • 数据集调用
      • 数据集应用技巧——获取不重复的编号
      • 数据集应用技巧——随机采样
      • 数据集应用技巧——抽取前N项进行模拟测试
    • 数据集构建
      • 技巧一——查看数据集构建进度

Jupyter Notebook 学习人工智能的好帮手

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数据集

数据集下载

数据集下载地址

数据集调用

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import pandas as pddf = pd.read_csv("yoochoose-clicks.dat",header=None)
df.columns = ['session_id','timestamp','item_id','category']print(df)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
其中,session_id表示的是某次会话的编号,而item_id表示的是某次会话下的某个操作,category代表购买情况,其中0代表未购入,1代表购入。

数据集应用技巧——获取不重复的编号

可以对某一个关键字采用unique()
在这里插入图片描述

数据集应用技巧——随机采样

应用场景:数据集过多,抽取部分数据进行观察。
工具:采用random中的choice进行提取(numpy库也有random包,也有choice方法)。

在这里插入图片描述
choice可以选取出列表/集合中的其中一项

数据集应用技巧——抽取前N项进行模拟测试

应用场景:可用于熟悉操作。
工具:使用分片进行操作。
分片的具体操作可见于分片链接
在这里插入图片描述

数据集构建

在这里插入图片描述
第二步,刚开始这些点并没有图的编号(有session_id,但并不是一个方便建图的编号),于是可以采取按某一个关键字进行排序的方法,按大小给图上的节点进行重新编号。
在这里插入图片描述
后几步,开始制作边集。
在这里插入图片描述
考虑复用性的话,记得将构造出来的数据集进行保存。

技巧一——查看数据集构建进度

应用场景:可以可视化进度

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