Python load_dataset_keywords_dictの例

コード例 #1

ファイル: network.py プロジェクト: seamustuohy/predict

def keyword_neighbors(keyword):
    keywords = iotools.load_keywords_dict()
    keyword_weight = weighting_function(keyword)
    related_datasets = set([x[0] for x in keywords['all'][keyword]])
    ret = {}
    for dataset in related_datasets:
        dataset_keywords = iotools.load_dataset_keywords_dict(dataset)['all']
        for keyword2 in dataset_keywords:
            ret[keyword2] = ret.get(keyword2, 0) + 1

    for keyword2, val in ret.items():
        weight = 1.0 * weighting_function(keyword2) * mylog(val) / keyword_weight / mylog(len(related_datasets))
        ret[keyword2] = weight

    return sorted(ret.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

コード例 #2

ファイル: tag_cloud.py プロジェクト: seamustuohy/predict

def tag_cloud_text_new_keywords_simple():
    ret = []
    for dataset, keywords in iotools.load_dataset_keywords_dict().items():
        ret += keywords['all'].keys()
    return ret

コード例 #3

ファイル: weighting.py プロジェクト: seamustuohy/predict

def dataset_weighting_function(dataset):
    keywords = iotools.load_dataset_keywords_dict(dataset['name'])['all']
    keywords_weight = weight_keywords(keywords)
    return sum([x[1] for x in keywords_weight])

コード例 #4

ファイル: interface.py プロジェクト: seamustuohy/predict

def get_all_datasets_with_keywords():
    categories = similarity.get_category_dict()
    keywords = iotools.load_dataset_keywords_dict()
    return render_template('datasets-with-keywords.html', dataset_dict=categories, keywords=keywords)

コード例 #5

ファイル: functions.py プロジェクト: seamustuohy/predict

def df_new_keywords_list_weighted(dataset):
    name = dataset['name']
    keywords = iotools.load_dataset_keywords_dict(name)['all'].keys()
    weights = [weighting_function(keyword) for keyword in keywords]
    return dict(zip(keywords, weights))

コード例 #6

ファイル: functions.py プロジェクト: seamustuohy/predict

def df_new_keywords_list(dataset):
    name = dataset['name']
    return iotools.load_dataset_keywords_dict(name)['all']