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

トレーニングされたモデルを使用すると、次のコードで示すように、表示されないノードの埋込みを推測してそれらをデータベースに格納できます。

• JShell
• Java
• Python

opg4j> var vertexVectors = model.inferEmbeddings(fullGraph, fullGraph.getVertices()).flattenAll()
opg4j> vertexVectors.write().
    db().
    name("vertex vectors").
    tablename("vertexVectors").  
    overwrite(true).             
    store()

PgxFrame vertexVectors = model.inferEmbeddings(fullGraph,fullGraph.getVertices()).flattenAll();
vertexVectors.write()
    .db()
    .name("vertex vectors")
    .tablename("vertexVectors") 
    .overwrite(true)            
    .store();

vertex_vectors = model.infer_embeddings(full_Graph,full_Graph.get_vertices()).flattenAll()
vertex_vectors.write().db().table_name("table_name").name("vertex_vectors").overwrite(True).store()

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。