该文档涉及的组件

    MetaPath To Vector (MetaPath2VecBatchOp)

    Java 类名:com.alibaba.alink.operator.batch.graph.MetaPath2VecBatchOp

    Python 类名:MetaPath2VecBatchOp

    功能介绍

    沿着之前random walk的思路往前走,metapath2vec的方法提出了控制随机游走的模式,这样就可以在生成的序列上根据节点类型的不同来控制序列游走,这样也就可以对异质网络(Heterogeneous Networks)进行表征学习。在游走之前需要设定一个metapath,也就是游走时节点类型的模式

    metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks

    参数说明

    名称 中文名称 描述 类型 是否必须? 取值范围 默认值
    metaPath 游走的模式 一般为用字符串表示,例如 “ABDFA” String
    sourceCol 起始点列名 用来指定起始点列 String
    targetCol 中止点点列名 用来指定中止点列 String
    typeCol 节点类型列名 用来指定节点类型列 String
    vertexCol 节点列名 用来指定节点列 String 所选列类型为 [STRING]
    walkLength 游走的长度 随机游走完向量的长度 Integer
    walkNum 路径数目 每一个起始点游走出多少条路径 Integer
    alpha 学习率 学习率 Double 0.025
    batchSize batch大小 batch大小, 按行计算 Integer x >= 1
    isToUndigraph 是否转无向图 选为true时,会将当前图转成无向图,然后再游走 Boolean false
    minCount 最小词频 最小词频 Integer 5
    mode metapath中word2vec的模式,分别为metapath2vec和metapath2vecpp metapath的模式 String “METAPATH2VEC”, “METAPATH2VECPP” “METAPATH2VEC”
    negative 负采样大小 负采样大小 Integer 5
    numIter 迭代次数 迭代次数,默认为1。 Integer 1
    randomWindow 是否使用随机窗口 是否使用随机窗口,默认使用 String “true”
    vectorSize embedding的向量长度 embedding的向量长度 Integer x >= 1 100
    weightCol 权重列名 权重列对应的列名 String 所选列类型为 [BIGDECIMAL, BIGINTEGER, BYTE, DOUBLE, FLOAT, INTEGER, LONG, SHORT] null
    window 窗口大小 窗口大小 Integer 5

    代码示例

    Python 代码

    from pyalink.alink import *
    
    import pandas as pd
    
    useLocalEnv(1)
    
    df = pd.DataFrame([
        ["Bob", "Lucy", 1.],
        ["Lucy", "Bob", 1.],
        ["Lucy", "Bella", 1.],
        ["Bella", "Lucy", 1.],
        ["Alice", "Lisa", 1.],
        ["Lisa", "Alice", 1.],
        ["Lisa", "Karry", 1.],
        ["Karry", "Lisa", 1.],
        ["Karry", "Bella", 1.],
        ["Bella", "Karry", 1.]
    ])
    
    source = BatchOperator.fromDataframe(df, schemaStr="start string, end string, value double")
    
    df2 = pd.DataFrame([
        ["Bob", "A"],
        ["Bella", "A"],
        ["Karry", "A"],
        ["Lucy", "B"],
        ["Alice", "B"],
        ["Lisa", "B"],
        ["Karry", "B"]
    ])
    
    type = BatchOperator.fromDataframe(df2, schemaStr="node string, type string")
    
    metapathBatchOp = MetaPath2VecBatchOp() \
        .setSourceCol("start") \
        .setTargetCol("end") \
        .setWeightCol("value") \
        .setVertexCol("node") \
        .setTypeCol("type") \
        .setMetaPath("ABA") \
        .setWalkNum(2) \
        .setWalkLength(2) \
        .setMinCount(1) \
        .setVectorSize(4)
    metapathBatchOp.linkFrom(source, type).print()
    

    运行结果

    node vec
    Karry -0.028718041256070137,0.02825581468641758,0.12125638127326965,0.1207452341914177
    Bella 0.03437831997871399,-0.0477546751499176,0.012570690363645554,-0.0958133116364479
    Bob 0.024427175521850586,0.07044785469770432,-0.04175269603729248,-0.06182029843330383
    Lucy 0.05776885524392128,0.08288335055112839,-0.06490718573331833,0.026563744992017746