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temporal-gcn-lstm:使用应用内操作图表征和预测用户参与度的代码
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时态gcn-lstm 使用应用内操作图表征和预测用户参与度的代码:Snapchat的案例研究 Temporal-gcn-lstm模型对时间演变的动作图进行编码,以预测未来的用户参与度。 端到端的多通道神经模型还对活动序列和其他宏观特征进行编码,以达到最佳性能。 要求 DGL,NetworkX,PyTorch,Pandas,Numpy,SciKit-Learn,tqdm 深度图库(DGL) pytorch 建立动作图 build_graphs.py:为时间段构建静态图 build_temporal.py:每天建立时间图 python3 build_graphs.py INPUT_PATH OUTPUT_PATH python3 build_temporal.py INPUT_PATH OUTPUT_PATH 楷模 utils.py:支持功能 activity_seq_model
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temporal-gcn-lstm-master.zip (12个子文件)
temporal-gcn-lstm-master
.gitignore 36B
mock_data
example_df.pkl 1KB
example_temporal_user_action_graphs.pkl 635B
example_macro_df.pkl 1KB
activity_seq_model.py 4KB
build_temporal.py 3KB
build_graphs.py 2KB
utils.py 293B
README.md 1KB
.idea
temporal-gcn-lstm.iml 398B
gcn_model.py 2KB
multi_channel.py 7KB
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