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ユーザー類似度メトリック

2 つのノード間で共有されるノード集合を計算する関数を作成したので、次は 2 人のユーザー間の「類似度メトリック」を計算する関数を書きます。ここでは、2 人のユーザーが共有しているプロジェクト数を、もう一方のパーティション内のノード総数で割った値を用います。これにより、互いに似ているユーザーを見つけられます。

この演習はコースの一部です

Python 中級ネットワーク解析

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演習の手順

  • user_similarity() 関数を完成させ、user1 と user2 の類似度を計算します。
    • assert 文で、user1 と user2 が 'users' パーティションに属していることを確認します。
    • 前の演習で作成した shared_partition_nodes() 関数を使って、user1 と user2 の間で共有されるノード集合を取得します。
    • projects パーティション内のノード数に対する比率を返します。つまり、shared_nodes の数を 'projects' パーティションのノード総数で割ります。
  • ユーザー 'u4560' と 'u1880' の類似度スコアを計算します。次を行ってください。
    • まず、get_nodes_from_partition() 関数を使って、'projects' パーティションのノードを取得します。
    • その後、user_similarity() 関数でスコアを計算します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

def user_similarity(G, user1, user2, proj_nodes):
    # Check that the nodes belong to the 'users' partition
    ____ G.nodes[____]['bipartite'] == '____'
    ____ G.nodes[____]['bipartite'] == '____'

    # Get the set of nodes shared between the two users
    shared_nodes = ____

    # Return the fraction of nodes in the projects partition
    return len(____) / len(____)

# Compute the similarity score between users 'u4560' and 'u1880'
project_nodes = ____
similarity_score = ____

print(similarity_score)
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