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另一分区中的共享节点

为了帮助您建立对推荐系统的概念，我们将从基础开始。本节重点是在二分图中计算用户相似度。

您的任务是编写一个函数，传入两个节点，返回两位用户节点之间共享的仓库节点集合。

在本练习中，以下方法和函数将对您有所帮助：.neighbors()、set() 和 .intersection()，当然还有您即将定义的 shared_partition_nodes 函数。

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

  • 编写名为 shared_partition_nodes() 的函数，接收 3 个参数——图 G、node1 和 node2——并返回 node1 与 node2 之间共享的节点集合。
    • 使用 assert 语句与 'bipartite' 关键词，检查 node1 与 node2 是否属于同一分区。
    • 获取 node1 的邻居并存为 nbrs1。
    • 获取 node2 的邻居并存为 nbrs2。
  • 使用集合的 .intersection() 方法计算 nbrs1 与 nbrs2 的重叠。
  • 使用您编写的 shared_partition_nodes() 函数配合 len() 函数，打印用户 'u7909' 与 'u2148' 之间共享的仓库数量。

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 ____:
    # Check that the nodes belong to the same partition
    assert G.nodes[____]['bipartite'] == G.nodes[____]['bipartite']

    # Get neighbors of node 1: nbrs1
    nbrs1 = ____
    # Get neighbors of node 2: nbrs2
    nbrs2 = ____

    # Compute the overlap using set intersections
    overlap = ____(____).____(____)
    return overlap

# Print the number of shared repositories between users 'u7909' and 'u2148'
print(____(____))
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