8.3.6 Unsupervised GraphWiseモデルの埋込みの推測

トレーニング済モデルを使用すると、次のステップに示すように、表示されないノードの埋込みを推測してデータベースに格納できます。

1. 次のコードに示すように、Unsupervised GraphWiseモデルの埋込みを推測します。
   JShellを使用した埋込みの推測

   opg4j> var vertexVectors = model.inferEmbeddings(fullGraph, fullGraph.getVertices()).flattenAll();
   opg4j> vertexVectors.write().
       db().
       name("vertex vectors").
       tablename("vertexVectors").  // indicate the name of the table in which the data should be stored
       overwrite(true).             // indicate that if there is a table with the same name, it will be overwritten (truncated)
       store();

   Javaを使用した埋込みの推測

   PgxFrame vertexVectors = model.inferEmbeddings(fullGraph,fullGraph.getVertices()).flattenAll();
   vertexVectors.write()
       .db()
       .name("vertex vectors")
       .tablename("vertexVectors") // indicate the name of the table in which the data should be stored
       .overwrite(true)            // indicate that if there is a table with the same name, it will be overwritten (truncated)
       .store();

   Pythonを使用した埋込みの推測

   vertexVectors = model.infer_embeddings(fullGraph,fullGraph.getVertices()).flattenAll()
   vertexVectors.write().db(name="vertex vectors", "tablename", overwrite=True)

   vertexVectorsのスキーマは、フラット化せずに次のようになります(flattenAllはベクトル列を個別のdouble値列に分割します)。

   
   +---------------------------------------------------------------+
   | vertexId                                | embedding           |
   +---------------------------------------------------------------+

   ノート:

   前述のすべての例では、現在ログインしているデータベースでモデルの埋込みを推測することを前提としています。別のデータベースでモデルの埋込みを推測する必要がある場合は、別のデータベースでのモデルの埋込みの推測の例を参照してください。