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。

相关问题

def prepare_dgl_graph(args, dataset): """ indexed from 0 [base_u, base_u + n_user) [base_i, base_i + n_item) [base_c, base_c + n_category) base_u starts from 0 etype: 0 u-u 1 i-u 2 u-i 3 c-i 4 i-c """ src, dst, etype = [], [], [] bu = 0 bi = bu + dataset['userCount'] bc = bi + dataset['itemCount'] num_nodes = bc + dataset['categoryCount'] """ social network """ uids, fids = dataset['trust'].nonzero() src += (bu + uids).tolist() dst += (bu + fids).tolist() etype += [0] * dataset['trust'].nnz """ user-item interactions """ 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 """ item-categories relations """ iids, cids = dataset['category'].nonzero() src += (bc + cids).tolist() dst += (bi + iids).tolist() etype += [3] * dataset['category'].nnz src += (bi + iids).tolist() dst += (bc + cids).tolist() etype += [4] * dataset['category'].nnz graph = dgl.graph((src, dst), num_nodes=num_nodes) graph.edata['type'] = torch.LongTensor(etype) return graph

这是一个名为 `prepare_dgl_graph` 的函数，用于为图神经网络准备 DGL 图数据。

函数首先定义了一些变量，包括 `src`、`dst` 和 `etype`，用于存储图的边的起始节点、目标节点和边的类型。

然后，根据数据集中的用户数、物品数和类别数，计算了节点的索引范围。其中，`bu` 表示用户节点的起始索引，`bi` 表示物品节点的起始索引，`bc` 表示类别节点的起始索引，`num_nodes` 表示图中节点的总数。

接下来，根据数据集中的社交网络关系构建了边。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，并将其作为边的起始节点和目标节点。将边的类型设置为 0，表示用户-用户之间的关系。

然后，根据数据集中的用户-物品交互构建了边。同样地，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，并将其作为边的起始节点和目标节点。这里有两组边，一组是从物品到用户的边，另一组是从用户到物品的边。将边的类型分别设置为 1 和 2，表示物品-用户之间的关系。

最后，根据数据集中的物品-类别关系构建了边。同样地，使用 `nonzero()` 方法找到稀疏矩阵 `dataset['category']` 中非零元素的行索引和列索引，并将其作为边的起始节点和目标节点。这里有两组边，一组是从物品到类别的边，另一组是从类别到物品的边。将边的类型分别设置为 3 和 4，表示物品-类别之间的关系。

最后，使用 `dgl.graph()` 方法根据起始节点和目标节点创建了一个 DGL 图对象，并将边的类型存储在图的边数据中。

函数返回创建的图对象。

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。