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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इस चैप्टर में, आप बाइपारटाइट ग्राफ़्स और उन्हें रिकमेंडेशन सिस्टम्स में कैसे उपयोग किया जाता है, यह सीखेंगे। आप पिछले कोर्स के GitHub डेटासेट को फिर से देखेंगे—इस बार उस अंतर्निहित बाइपारटाइट ग्राफ़ का विश्लेषण करते हुए, जिसका उपयोग आपने पहले बनाए गए ग्राफ़ के लिए किया था। अंत में, आपको GitHub डेटा का उपयोग करके एक रिकमेंडेशन सिस्टम के बुनियादी कॉम्पोनेंट्स बनाने का मौका मिलेगा!
इस चैप्टर में, आप American Revolution के एक प्रसिद्ध डेटासेट का उपयोग करके बाइपारटाइट ग्राफ़्स की और गहराई से पड़ताल करेंगे। यहाँ, आप बाइपारटाइट ग्राफ़ का यूनिपारटाइट प्रोजेक्शन बनाना सीखेंगे—जो किसी जटिल नेटवर्क को आगे के विश्लेषण के लिए सरल बनाने की एक बहुत उपयोगी तकनीक है। साथ ही, आप मैट्रिसेज़ से ग्राफ़्स को परखना और बदलना सीखेंगे—क्योंकि कई कंप्यूटिंग रूटीन मैट्रिसेज़ के लिए ऑप्टिमाइज़्ड होते हैं, आप बहुत बड़े ग्राफ़्स का विश्लेषण तेज़ी और कुशलता से कर पाएँगे!
इस चैप्टर में, आप उन मूलभूत तरीकों में उतरेंगे जिनसे समय के साथ बदलते ग्राफ़्स का विश्लेषण किया जा सकता है। आप छात्रों के बीच मैसेजिंग फ़्रीक्वेंसी का वर्णन करने वाले एक डेटासेट का अन्वेषण करेंगे और विकसित होते ग्राफ़ आँकड़ों को कैसे विज़ुअलाइज़ करें, यह सीखेंगे।
इस चैप्टर में, आप पिछले तीन चैप्टर्स में सीखी गई हर चीज़ को एक फोरम पोस्टिंग डेटासेट पर लागू करेंगे। आप समय के साथ फोरम यूज़र्स के कनेक्टिविटी पैटर्न में होने वाले बदलावों का विश्लेषण करेंगे और विकसित होते ग्राफ़ आँकड़ों की समय-आधारित विज़ुअलाइज़ेशन बनाएँगे।
वर्तमान अभ्यास