17.5.9 Unsupervised EdgeWise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 edgeVectors = model.inferEmbeddings(fullGraph, testEdges).flattenAll()
opg4j> edgeVectors.write().
         db().
         name("edge vectors").
         tablename("edgeVectors").  
         overwrite(true).             
         store()

PgxFrame edgeVectors = model.inferEmbeddings(fullGraph, testEdges).flattenAll();
edgeVectors.write()
    .db()
    .name("edge vectors")
    .tablename("edgeVectors") 
    .overwrite(true)            
    .store();

edge_vectors = model.infer_embeddings(full_Graph, test_edges).flatten_all()
edge_vectors.write().db().table_name("table_name").name("edge_vectors").overwrite(True).store()

edgeVectors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):

+---------------------------------------------------------------+
| edgeId                                | embedding             |
+---------------------------------------------------------------+

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、username、password、jdbcUrlなどのデータベース資格証明をinferEmbeddings,メソッドにさらに指定する必要があります。例は、「別のデータベースでのモデルの埋込みの推測」を参照してください。