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免费 - 图神经网络预测天气代码及数据集人工智能大小:582KB极端天气情况一直困扰着人们的工作和生活。部分企业或者工种对极端天气的要求不同,但是目前主流的天气推荐系统是直接将天气信息推送给全部用户。这意味着重要的天气信息在用户手上得不到筛选,降低用户的满意度,甚至导致用户的经济损失。我们计划开发一个基于图神经网络的天气靶向模型,根据用户的历史交互行为,判断不同天气对他的利害程度。如果有必要,则将该极端天气情况推送给该用户,让其有时间做好应对准备。该模型能够减少不必要的信息传递,提高用户的体验感。 模型介绍 (一)数据集共有三个txt文件,分别是user.txt,weather.txt,rating.txt。这些文件一共包含900名用户,1600个天气状况,95964条用户的历史交互记录。 (1)user.txt 用户的信息记录在user.txt中。格式如下: 用户ID\t年龄\t性别\t职业\t地理位置 (2)weather.txt 天气的信息记录在weather.txt中。格式如下: 天气ID\t天气类型\t温度\t湿度\t风速 (3)rating.txt 用户的历史交互记录在rating.txt中。格式如下: 用户ID\t天气ID\t评分极端天气情况一直困扰着人们的工作和生活。部分企业或者工种对极端天气的要求不同,但是目前主流的天气推荐系统是直接将天气信息推送给全部用户。这意味着重要的天气信息在用户手上得不到筛选,降低用户的满意度,甚至导致用户的经济损失。我们计划开发一个基于图神经网络的天气靶向模型,根据用户的历史交互行为,判断不同天气对他的利害程度。如果有必要,则将该极端天气情况推送给该用户,让其有时间做好应对准备。该模型能够减少不必要的信息传递,提高用户的体验感。 模型介绍 (一)数据集共有三个txt文件,分别是user.txt,weather.txt,rating.txt。这些文件一共包含900名用户,1600个天气状况,95964条用户的历史交互记录。 (1)user.txt 用户的信息记录在user.txt中。格式如下: 用户ID\t年龄\t性别\t职业\t地理位置 (2)weather.txt 天气的信息记录在weather.txt中。格式如下: 天气ID\t天气类型\t温度\t湿度\t风速 (3)rating.txt 用户的历史交互记录在rating.txt中。格式如下: 用户ID\t天气ID\t评分
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