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用户相似度度量

您已经编写了一个函数来计算两个节点之间共享的节点集合。接下来，请编写一个函数来计算两个用户之间的相似度度量：两个用户共享的项目数，除以另一分区中节点的总数。该度量可用于查找彼此相似的用户。

本练习是课程的一部分

Python 网络分析中级

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练习说明

  • 完成 user_similarity() 函数，计算 user1 与 user2 的相似度。
    • 使用 assert 语句检查 user1 和 user2 均属于 'users' 分区。
    • 使用上一练习中的 shared_partition_nodes() 函数，获取用户 user1 与 user2 共享的节点集合。
    • 返回在 projects 分区中的比例。也就是说，用 shared_nodes 的数量除以 'projects' 分区中节点的总数。
  • 计算用户 'u4560' 与 'u1880' 之间的相似度分数。步骤如下：
    • 先使用 get_nodes_from_partition() 函数获取 'projects' 分区中的节点。
    • 然后使用 user_similarity() 函数计算该分数。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

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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