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사용자 유사도 지표

두 노드 사이에 공유되는 노드 집합을 계산하는 함수를 이미 작성하셨으니, 이제 두 사용자 간의 유사도를 계산하는 함수를 작성해 보겠습니다. 여기서의 유사도 지표는 두 사용자가 함께한 프로젝트 수를 다른 파티션의 전체 노드 수로 나눈 값입니다. 이 지표를 사용해 서로 유사한 사용자를 찾을 수 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python 중급 네트워크 분석

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연습 안내

  • user_similarity() 함수를 완성해 user1과 user2 사이의 유사도를 계산하세요.
    • assert 문으로 user1과 user2가 'users' 파티션에 속하는지 확인하세요.
    • 이전 연습 문제에서 만든 shared_partition_nodes() 함수를 사용해 두 사용자 user1, user2가 공유하는 노드 집합을 구하세요.
    • projects 파티션 내 노드의 비율을 반환하세요. 즉, shared_nodes의 개수를 'projects' 파티션의 전체 노드 수로 나누세요.
  • 사용자 'u4560'과 'u1880' 사이의 유사도 점수를 계산하세요. 이를 위해:
    • 먼저 get_nodes_from_partition() 함수를 사용해 'projects' 파티션의 노드들을 얻으세요.
    • 그런 다음 user_similarity() 함수를 사용해 점수를 계산하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

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)
코드 편집 및 실행