src += (bu + uids).tolist() dst += (bi + iids).tolist()

这段代码用于将用户-物品交互和用户之间的信任关系相连接。

首先，将用户索引 `uids` 加上用户节点起始索引 `bu`，得到实际的起始节点索引。

接着，将物品索引 `iids` 加上物品节点起始索引 `bi`，得到实际的目标节点索引。

然后，将实际的起始节点索引添加到 `src` 列表中，表示边的起始节点。

接着，将实际的目标节点索引添加到 `dst` 列表中，表示边的目标节点。

通过这段代码，将用户-物品交互和用户之间的信任关系相连接，构建了图中用户与物品之间的交互关系边。

相关问题

uids, iids = dataset['train'].nonzero() src += (bi + iids).tolist() dst += (bu + uids).tolist() etype += [1] * dataset['train'].nnz src += (bu + uids).tolist() dst += (bi + iids).tolist() etype += [2] * dataset['train'].nnz

这段代码用于根据训练数据集中的用户-物品交互构建边的信息。

首先，使用 `nonzero()` 方法找到稀疏矩阵 `dataset['train']` 中非零元素的行索引和列索引。这些非零元素表示用户与物品之间的交互。

然后，将物品索引 `iids` 加上物品节点起始索引 `bi`，得到实际的起始节点索引。这是因为在整个图中，物品节点的索引范围是从 `bi` 到 `bi + n_item`。

类似地，将用户索引 `uids` 加上用户节点起始索引 `bu`，得到实际的目标节点索引。

接下来，将实际的起始节点索引和目标节点索引添加到 `src` 和 `dst` 列表中，分别代表边的起始节点和目标节点。

然后，将边的类型设置为 1，并将其重复添加到 `etype` 列表中，重复次数为训练数据集中的非零元素数量 `dataset['train'].nnz`。这表示这些边是用户与物品之间的交互关系。

接着，再次将实际的起始节点索引和目标节点索引添加到 `src` 和 `dst` 列表中，分别代表边的起始节点和目标节点。

最后，将边的类型设置为 2，并将其重复添加到 `etype` 列表中，重复次数也为训练数据集中的非零元素数量 `dataset['train'].nnz`。这表示这些边是物品与用户之间的交互关系。

通过这段代码，我们完成了从训练数据集构建边的过程，用于在图中表示用户与物品之间的交互关系。

uids, fids = dataset['trust'].nonzero() src += (bu + uids).tolist() dst += (bu + fids).tolist() etype += [0] * dataset['trust'].nnz

这段代码用于根据数据集中的社交网络关系构建边的信息。

首先，使用 `nonzero()` 方法找到稀疏矩阵 `dataset['trust']` 中非零元素的行索引和列索引。这些非零元素表示用户之间的信任关系。

然后，将用户索引 `uids` 加上用户节点起始索引 `bu`，得到实际的起始节点索引。这是因为在整个图中，用户节点的索引范围是从 `bu` 到 `bu + n_user`。

类似地，将好友索引 `fids` 加上用户节点起始索引 `bu`，得到实际的目标节点索引。

接下来，将实际的起始节点索引和目标节点索引添加到 `src` 和 `dst` 列表中，分别代表边的起始节点和目标节点。

最后，将边的类型设置为 0，并将其重复添加到 `etype` 列表中，重复次数为社交网络关系的非零元素数量 `dataset['trust'].nnz`。

通过这段代码，我们完成了从社交网络关系构建边的过程，用于在图中表示用户之间的信任关系。