Создан заказ №8616762
6 июня 2022
Анализ сетей. Link prediction. Gradient boosting
Как заказчик описал требования к работе:
Your goal is to predict future links in a citation network. The dataset is represented by 3 files:
node_feat.txt — 32-dimensional vectors that describe the content of papers
train_edges.txt — directed edges of the citation network
unlabeled_edges.txt — unlabeled pairs of nodes
Predict labels for u
nlabeled pairs of nodes: 0 — disconnected, 1 — connected.
Baselines:
good: Concatenate node features and train Gradient Boosting with negative sampling.
excellent: Train GNN with negative sampling. GNN consists of encoder and decoder. Encoder is two-layer GCN that takes node features and returns node emebeddings. Decoder is two-layer MLP that takes hadamart product of node embeddings and predicts links
подробнее
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
7 июня 2022
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Анализ сетей. Link prediction. Gradient boosting.docx
2022-06-10 20:24
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.4
Положительно
Задания выполнены на отлично! Автор всегда был на связи и вовремя отвечал. Задания выполнил раньше намеченного срока.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
