文件名称:
nbaGNNs:图神经网络模型在2013-2019、2021赛季对nba和ncaa点微分图执行链接预测-源码
开发工具:
文件大小: 4mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-11
详细说明：该项目是几个图神经网络模型的实现，用于在NBA和NCAA篮球的2013-2019年，2021赛季的加权有向点微分图上进行链接预测。 打开src / models.py选择测试的年份和日期范围或调整超参数。 运行src / models.py火车并测试模型。 每种预测在2021年的都发布在。 所显示的预测是（主场得分-客场得分）。
模型的输入是表示给定日期的季节状态的图形：“进攻/防守”图形具有nba进攻和防守作为节点，而边沿则表示它们之间的相互作用。 Vegas图以团队为节点，其加权有向边表示。 进攻/防守图中的边权是根据统计。 作为预处理步骤，将所有图形进行行归一化，并按照Oracle （2012 Balreira，Miceli，Tegtmeyer）中的描述应用Oracle调整，以增强图形上的随机游动。
接下来，将 （2016，Grover，Leskovec）应用于图形，以计算所有进
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