Skip to content

Task5#7

Open
osogi wants to merge 10 commits intomainfrom
task5
Open

Task5#7
osogi wants to merge 10 commits intomainfrom
task5

Conversation

@osogi
Copy link
Owner

@osogi osogi commented Oct 14, 2024

  • Создать Python notebook, подключить необходимые зависимости.
  • Подключить решения из предыдущих работ.
  • Сформировать набор данных.
    • Выбрать некоторые графы из набора. Не забудьте обосновать, почему выбрали именно эти графы.
    • Используя функцию из первой домашней работы узнать метки рёбер графов и на основе этой информации сформулировать не менее четырёх различных запросов к каждому графу. Лучше использовать наиболее часто встречающиеся метки. Требования к запросам:
      • Запросы ко всем графам должны следовать некоторому общему шаблону. Например, если есть графы g1 и g2 с различными наборами меток, то ожидается, что запросы к ним будут выглядеть, например, так:
        • g1:
          • (l1 | l2)* l3
          • (l3 | l4)+ l1*
          • l1 l2 l3 (l4|l1)*
        • g2:
          • (m1 | m3)* m2
          • (m1 | m3)+ m2*
          • m1 m2 m3 (m3|m1)*
      • В запросах должны использоваться все общепринятые конструкции регулярных выражений (замыкание, конкатенация, альтернатива). То есть хотя бы в одном запросе к каждому графу должна быть каждая из этих конструкций.
    • Для генерации множеств стартовых вершин воспользоваться этой функцией. Не забывайте, что от того, как именно устроено стартовое множество, сильно зависит время вычисления запроса.
  • Сформулировать этапы эксперимента. Что нужно сделать, чтобы ответить на поставленные вопросы? Почему?
  • Провести необходимые эксперименты, замеры
  • Оформить результаты экспериментов
  • Провести анализ результатов
    • Ответить на поставленные вопросы
    • Аргументировать ответы (пользуясь полученными результатами экспериментов)
  • Не забыть опубликовать notebook в репозитории

Что-то странное не знаю почему, но в main у меня хочется залиться

@osogi
Copy link
Owner Author

osogi commented Oct 14, 2024

Николай, смотрите, в этих коммитах есть прикольная штука experiments/help/module_patcher.py. Изначально, мне это показалось хорошей идеей, но потом всё становилось всё хуже и хуже.
К чему это я, давайте Вы туда не будете смотреть для сохранения своего ментального здоровья (и веры в меня как человека).

Copy link
Collaborator

@WoWaster WoWaster left a comment

Choose a reason for hiding this comment

The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.

На experiments/help/module_patcher.py я честно не смотрел. Но и в основном ноутбуке нашлись вкусняшки.

Кстати, а он запустится локально только с теми пакетами, которые у нас были прибиты?

"\n",
"### Графы\n",
"\n",
"В качестве графов для эксперимента были выбраны графы из [предложенного набора](https://formallanguageconstrainedpathquerying.github.io/CFPQ_Data/graphs/index.html). Из них были выбраны графы содержащие меньше 1000 вершин и меньше 1000 рёбер."
Copy link
Collaborator

Choose a reason for hiding this comment

The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.

Чем обусловлен такой выбор? Я понимаю, что это запускалось локально, но неужели на графе с 10к вершин всё совсем плохо?

"id": "9f225edb",
"metadata": {},
"source": [
"## Результаты экспериментов "
Copy link
Collaborator

Choose a reason for hiding this comment

The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.

Есть ли шансы нарисовать диаграмму по результатам? У меня глаза разбегаются при виде таких табличек :(

Copy link
Collaborator

Choose a reason for hiding this comment

The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.

(Это верно про все табличики. Я понимаю, что табличка показывает насколько правильно эксперименты были правильно поставлены, но читать её невозможно без поллитра)

Copy link
Collaborator

Choose a reason for hiding this comment

The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.

И! Усы не забудь на графике!

"\n",
"> Q: Какое представление разреженных матриц и векторов лучше подходит для каждой из решаемых задач?\n",
">\n",
"> A: Все три представления матриц (CSR, CSC и COO) показали примерно одинаковую производительность на выбранных данных. Следовательно, любой из этих вариантов может быть использован для решения задачи.\n",
Copy link
Collaborator

Choose a reason for hiding this comment

The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.

Интересно было бы посмотреть как на фоне этих трёх будет смотреться DOK

@osogi osogi requested a review from WoWaster October 24, 2024 16:00
Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment

Labels

None yet

Projects

None yet

Development

Successfully merging this pull request may close these issues.

2 participants

Comments