17.3.18 例: Movielensデータセットの評価の予測
この項では、Movielensグラフを例として使用し、グラフサーバー(PGX)での
SupervisedEdgeWiseの使用方法について説明します。
このデータ・セットは、1682本の映画に対する943人のユーザーからの100,000の評価(1-5)で構成され、ユーザー(年齢、性別、職業)および映画(年、増悪、ジャンル)に関する単純な統計情報があります。ユーザーおよび映画は頂点ですが、映画に対するユーザーの評価は評価特徴を持つエッジです。
次の例では、SupervisedEdgeWiseモデルを使用して評価を予測します。まずモデルが構築された後、trainGraphに適合されます。
opg4j> import oracle.pgx.config.mllib.loss.LossFunctions
opg4j> var convLayer = analyst.graphWiseConvLayerConfigBuilder().
setNumSampledNeighbors(10).
build()
opg4j> var predictionLayer = analyst.graphWisePredictionLayerConfigBuilder().
setHiddenDimension(16).
build()
opg4j> var model = analyst.supervisedEdgeWiseModelBuilder().
setVertexInputPropertyNames("movie_year", "avg_rating", "movie_genres", // Movies features
"user_occupation_label", "user_gender", "raw_user_age"). // Users features
setEdgeTargetPropertyName("user_rating").
setConvLayerConfigs(convLayer).
setPredictionLayerConfigs(predictionLayer).
setNumEpochs(10).
setEmbeddingDim(32).
setLearningRate(0.003).
setStandardize(true).
setNormalize(true).
setSeed(0).
setLossFunction(LossFunctions.MSE_LOSS).
build()
opg4j> model.fit(trainGraph)import oracle.pgx.config.mllib.loss.LossFunctions;
GraphWiseConvLayerConfig convLayer = analyst.graphWiseConvLayerConfigBuilder()
.setNumSampledNeighbors(10)
.build();
GraphWisePredictionLayerConfig predictionLayer = analyst.graphWisePredictionLayerConfigBuilder()
.setHiddenDimension(16)
.build();
SupervisedEdgeWiseModel model = analyst.supervisedEdgeWiseModelBuilder()
.setVertexInputPropertyNames("movie_year", "avg_rating", "movie_genres", // Movies features
"user_occupation_label", "user_gender", "raw_user_age") // Users features
.setEdgeTargetPropertyName("user_rating")
.setConvLayerConfigs(convLayer)
.setPredictionLayerConfigs(predictionLayer)
.setNumEpochs(10)
.setEmbeddingDim(32)
.setLearningRate(0.003)
.setStandardize(true)
.setNormalize(true)
.setSeed(0)
.setLossFunction(LossFunctions.MSE_LOSS)
.build();
model.fit(trainGraph);from pypgx.api.mllib import MSELoss
conv_layer_config = dict(num_sampled_neighbors=10)
conv_layer = analyst.graphwise_conv_layer_config(**conv_layer_config)
pred_layer_config = dict(hidden_dim=16)
pred_layer = analyst.graphwise_pred_layer_config(**pred_layer_config)
params = dict(edge_target_property_name="labels",
conv_layer_config=[conv_layer],
pred_layer_config=[pred_layer],
vertex_input_property_names=["movie_year", "avg_rating", "movie_genres",
"user_occupation_label", "user_gender", "raw_user_age"],
edge_input_property_names=["user_rating"],
num_epochs=10,
layer_size=32,
learning_rate=0.003,
normalize=true,
loss_fn=MSELoss(),
seed=0)
model = analyst.supervised_edgewise_builder(**params)
model.fit(train_graph)EdgeWiseは帰納的であるため、表示されないエッジの評価を推測できます:
opg4j> var labels = model.infer(fullGraph, testEdges)
opg4j> labels.head().print()PgxFrame labels = model.infer(fullGraph, testEdges);
labels.head().print();labels = model.infer(full_graph, test_edges)
labels.print()これにより、エッジの評価予測が次のように返されます:
+-----------------------------+
| edgeId | value |
+-----------------------------+
| 68472 | 3.844510078430176 |
| 53436 | 3.5453758239746094 |
| 73364 | 3.688265085220337 |
| 12096 | 3.8873679637908936 |
| 78740 | 3.3845553398132324 |
| 27664 | 2.6601722240448 |
| 34844 | 4.108948230743408 |
| 74224 | 3.7714107036590576 |
| 33744 | 3.2331383228302 |
| 32812 | 3.8763082027435303 |
+-----------------------------+また、モデルのパフォーマンスを評価することもできます:
opg4j> model.evaluate(fullGraph, testEdges).print()model.evaluate(fullGraph,testEdges).print();model.evaluate(full_graph,test_edges).print()これにより、次の出力が返されます:
+--------------------+
| MSE |
+--------------------+
| 0.9573243436116953 |
+--------------------+