Java 类名:com.alibaba.alink.operator.batch.graph.MetaPathWalkBatchOp
Python 类名:MetaPathWalkBatchOp
功能介绍
MataPathWalk是描述随机游走的一种算法。在给定的图上,每次迭代过程中,点都会按照一定的metaPath转移到它的邻居上,
转移到每个邻居的概率和连接这两个点的边的Type相关。通过这样的随机游走可以获得固定长度的随机游走序列,这可以类比自然语言中的句子。
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 | ✓ | 所选列类型为 [INTEGER, LONG, STRING] | |
| targetCol | 中止点点列名 | 用来指定中止点列 | String | ✓ | 所选列类型为 [INTEGER, LONG, STRING] | |
| typeCol | 节点类型列名 | 用来指定节点类型列 | String | ✓ | 所选列类型为 [STRING] | |
| vertexCol | 节点列名 | 用来指定节点列 | String | ✓ | 所选列类型为 [INTEGER, LONG, 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 | ✓ | | |
| delimiter | 分隔符 | 用来分割字符串 | String | | | “ “ |
| 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 |
| samplingMethod | 起始点列名 | 用来指定起始点列 | String | | | “ALIAS” |
| 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 |
代码示例
Python 代码
from pyalink.alink import *
import pandas as pd
useLocalEnv(1)
df = pd.DataFrame([
[1, 1, 1.0],
[1, 2, 1.0],
[2, 3, 1.0],
[3, 4, 1.0],
[4, 2, 1.0],
[3, 1, 1.0],
[2, 4, 1.0],
[4, 1, 1.0]])
graph = BatchOperator.fromDataframe(df, schemaStr="start int, dest int, weight double")
df2 = pd.DataFrame([
[1,"A"],
[2,"B"],
[3,"A"],
[4,"B"]])
node = BatchOperator.fromDataframe(df2, schemaStr="node int, type string")
MetaPathWalkBatchOp() \
.setWalkNum(10) \
.setWalkLength(20) \
.setSourceCol("start") \
.setTargetCol("dest") \
.setIsToUndigraph(True) \
.setMetaPath("ABA") \
.setVertexCol("node") \
.setWeightCol("weight") \
.setTypeCol("type").linkFrom(graph, node).print();
Java 代码
import org.apache.flink.types.Row;
import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
import com.alibaba.alink.operator.batch.graph.MetaPathWalkBatchOp;
import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
import org.junit.Test;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class MetaPathWalkBatchOpTest {
@Test
public void testMetaPathWalkBatchOp() throws Exception {
List <Row> df = Arrays.asList(
Row.of(1, 1, 1.0),
Row.of(1, 2, 1.0),
Row.of(2, 3, 1.0),
Row.of(3, 4, 1.0),
Row.of(4, 2, 1.0),
Row.of(3, 1, 1.0),
Row.of(2, 4, 1.0)
);
BatchOperator <?> graph = new MemSourceBatchOp(df, "start int, dest int, weight double");
List <Row> df2 = Arrays.asList(
Row.of(1, "A"),
Row.of(2, "B"),
Row.of(3, "A")
);
BatchOperator <?> node = new MemSourceBatchOp(df2, "node int, type string");
new MetaPathWalkBatchOp()
.setWalkNum(10)
.setWalkLength(20)
.setSourceCol("start")
.setTargetCol("dest")
.setIsToUndigraph(true)
.setMetaPath("ABA")
.setVertexCol("node")
.setWeightCol("weight")
.setTypeCol("type").linkFrom(graph, node).print();
}
}
运行结果
| path | | —- |
| 1 4 3 2 3 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 3 2 3 2 |
| 1 4 3 2 1 4 3 2 3 4 3 2 1 4 1 4 1 2 3 2 |
| 1 2 3 4 3 2 1 4 3 4 3 4 1 2 3 2 3 4 3 2 |
| 3 4 3 4 1 4 1 4 1 2 1 2 1 2 3 2 1 4 3 2 |
| 1 4 1 2 3 2 1 2 3 2 3 2 3 2 1 2 1 4 3 2 |
| 3 2 3 4 3 2 3 2 3 4 1 2 3 2 1 2 1 4 3 2 |
| 3 4 3 4 1 2 3 4 1 4 1 4 3 2 3 4 3 2 1 2 |
| 3 4 1 4 1 4 3 4 1 2 1 2 1 4 1 4 3 2 1 2 |
| 1 2 1 4 3 4 3 2 3 2 1 2 1 2 1 2 3 2 1 2 |
| 3 2 1 2 3 2 3 4 3 2 1 4 3 4 1 2 1 2 1 2 |
| 1 2 1 4 1 4 1 2 1 2 3 2 3 4 1 2 1 2 1 4 |
| 1 2 1 4 3 2 1 2 1 4 1 4 1 4 1 2 1 2 1 2 |
| 1 4 1 4 1 2 1 2 1 4 1 2 3 2 1 2 1 2 1 2 |
| 3 4 3 4 3 2 1 2 3 2 3 4 1 2 1 2 1 2 1 4 |
| 3 2 3 4 3 4 1 4 3 2 3 4 3 2 3 2 3 4 1 4 |
| 3 2 3 2 3 4 3 2 1 2 1 4 1 2 1 2 3 4 1 4 |
| 1 4 3 4 1 2 1 4 1 2 3 2 1 2 1 2 3 4 1 4 |
| 3 4 3 2 3 4 1 2 1 4 3 4 3 2 1 4 1 4 1 2 |
| 3 4 3 4 1 2 3 2 1 4 1 4 3 2 1 4 1 4 1 4 |
| 1 4 1 2 3 2 3 4 1 2 1 2 1 2 3 2 1 4 1 2 |
备注
- 上述表中的结点类型可以是任意类型。
- 给定metaPath 后算法按照 metaPath 去游走,直到路径长度达到walkLength。
- 给定的metaPath必须首尾两个结点的Type一样,正确的格式例子: “ABCA”,“VDEEV”,“ABA”等。
- 如果给定metaPath为“ABDSA”,walkLength为10,则游走得到的结果将是 “ABDSABDSAB”,达到10个结点是会截断。