图神经网络X项目｜基于图神经网络的电商行为的预测（5%）

发布时间：2024年01月22日

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数据集调用

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import pandas as pd

df = pd.read_csv("yoochoose-clicks.dat",header=None)
df.columns = ['session_id','timestamp','item_id','category']

print(df)

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其中，session_id表示的是某次会话的编号，而item_id表示的是某次会话下的某个操作，category代表购买情况，其中0代表未购入，1代表购入。

数据集应用技巧——获取不重复的编号

可以对某一个关键字采用unique()。
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数据集应用技巧——随机采样

应用场景：数据集过多，抽取部分数据进行观察。
工具：采用random中的choice进行提取(numpy库也有random包，也有choice方法)。

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choice可以选取出列表/集合中的其中一项

数据集应用技巧——抽取前N项进行模拟测试

应用场景：可用于熟悉操作。
工具：使用分片进行操作。
分片的具体操作可见于分片链接
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数据集构建

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第二步，刚开始这些点并没有图的编号（有session_id,但并不是一个方便建图的编号），于是可以采取按某一个关键字进行排序的方法，按大小给图上的节点进行重新编号。
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后几步，开始制作边集。
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考虑复用性的话，记得将构造出来的数据集进行保存。

技巧一——查看数据集构建进度

应用场景：可以可视化进度

文章来源:https://blog.csdn.net/Fangyechy/article/details/135749841
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