数据文件转移总结

✅ 已完成

两个 information cascade 文件已成功复制到 EasyTemporalPointProcess-main 文件夹。

📁 文件位置

源文件位置

/Users/chenshuyi/Documents/research_projects/评论家罗伯特TPP/data/cascades/information_cascade.json
/Users/chenshuyi/Documents/research_projects/评论家罗伯特TPP/data/cascades/information_cascade_original_posts.json

目标位置

/Users/chenshuyi/Downloads/EasyTemporalPointProcess-main/data/cascades/information_cascade.json (606MB)
/Users/chenshuyi/Downloads/EasyTemporalPointProcess-main/data/cascades/information_cascade_original_posts.json (980MB)

⚠️ 重要说明

文件大小

总大小: 约 1.6GB
information_cascade.json: 606MB
information_cascade_original_posts.json: 980MB

Git 排除配置

这些文件不会上传到 Hugging Face，因为：

文件太大，超过 Git/Hugging Face 推荐大小

已通过 .gitignore 排除：

data/cascades/information_cascade*.json
data/cascades/*.json

📥 在云电脑上获取数据文件

方法1: 使用 scp 传输（推荐）

# 在云电脑上
mkdir -p data/cascades

# 从本地传输
scp user@local-machine:/Users/chenshuyi/Documents/research_projects/评论家罗伯特TPP/data/cascades/information_cascade*.json ./data/cascades/

方法2: 上传到 Hugging Face Dataset Hub

# 在本地
cd /Users/chenshuyi/Downloads/EasyTemporalPointProcess-main
huggingface-cli upload <username>/cascade-data data/cascades/ --repo-type dataset

# 在云电脑上下载
huggingface-cli download <username>/cascade-data --local-dir ./data/cascades

方法3: 使用云存储

将文件上传到 Google Drive / Dropbox / OneDrive
在云电脑上下载

📝 相关文档

数据文件说明: data/cascades/README.md
数据文件注意事项: DATA_FILES_NOTICE.md
上传指南: HF_UPLOAD_GUIDE.md

✅ 验证

上传到 Hugging Face 后，验证数据文件：

# 检查文件是否存在
ls -lh data/cascades/

# 应该看到：
# information_cascade.json (606MB)
# information_cascade_original_posts.json (980MB)

🚀 使用数据文件

文件准备好后，运行指标计算：

python compute_cascade_metrics.py \
    --input_cascade data/cascades/information_cascade.json \
    --input_original data/cascades/information_cascade_original_posts.json \
    --output output_with_metrics.json \
    --batch_size 32 \
    --device cuda

数据文件已成功转移！ ✅