图神经网络预测天气代码及数据集

极端天气情况一直困扰着人们的工作和生活.部分企业或者工种对极端天气的要求不同但是目前主流的天气推荐系统是直接将天气信息推送给全部用户.这意味着重要的天气信息在用户手上得不到筛选降低用户的满意度甚至导致用户的经济损失.我们计划开发一个基于图神经网络的天气靶向模型根据用户的历史交互行为判断不同天气对他的利害程度.如果有必要则将该极端天气情况推送给该用户让其有时间做好应对准备.该模型能够减少不必要的信息传递提高用户的体验感.模型介绍一数据集共有三个txt文件分别是user.txtweather.txtrating.txt.这些文件一共包含900名用户1600个天气状况95964条用户的历史交互记录.1user.txt用户的信息记录在user.txt中.格式如下用户ID t年龄t性别t职业t地理位置2weather.txt天气的信息记录在weather.txt中.格式如下天气ID t天气类型t温度t湿度t风速3rating.txt用户的历史交互记录在rating.txt中.格式如下用户ID t天气ID t评分