Kコア - Platform For AI - Alibaba Cloud ドキュメントセンター

kコアアルゴリズムは、グラフ内で指定されたコアレネスを持つサブグラフを見つけるために使用されます。グラフのkコアは、次数kまたはそれより低い次数を有する頂点が繰り返し除外された後の残りの部分グラフを指す。 Kコアコンポーネントは、サブグラフ内の各頂点に接続された頂点を生成できます。

コンポーネントの設定

方法1: パイプラインページでコンポーネントを設定する

K-Coreコンポーネントは、Platform for AI (PAI) コンソールのMachine Learning Designerのパイプラインページに追加できます。下表に、各パラメーターを説明します。

タブ	パラメーター	説明
フィールド設定	ソース頂点列	エッジテーブルの開始頂点列。
フィールド設定	ターゲット頂点列	エッジテーブルの末尾の頂点列。
パラメーター設定	k	頂点のコアネス。デフォルト値は 1 です。頂点がk − コアに属するが、(k + 1) − コアに含まれない場合、頂点のコアネスはkである。
チューニング	労働者	並列ジョブ実行の頂点の数。並列性とフレームワーク通信コストの程度は、このパラメータの値とともに増加します。
チューニング	Workerあたりのメモリサイズ	1つのジョブで使用できるメモリの最大サイズ。単位：MB。デフォルト値: 4096 使用済みメモリのサイズがこのパラメーターの値を超えると、`OutOfMemory`エラーが報告されます。

方法2: PAIコマンドを使用してコンポーネントを構成する

K-Coreコンポーネントは、PAIコマンドを使用して設定できます。 SQLスクリプトコンポーネントを使用してPAIコマンドを実行できます。詳細については、「SQLスクリプト」トピックの「シナリオ4: SQLスクリプトコンポーネント内でPAIコマンドを実行する」をご参照ください。

PAI -name KCore
    -project algo_public
    -DinputEdgeTableName=KCore_func_test_edge
    -DfromVertexCol=flow_out_id
    -DtoVertexCol=flow_in_id
    -DoutputTableName=KCore_func_test_result
    -Dk=2;

パラメーター	必須	デフォルト値	説明
inputEdgeTableName	可	デフォルト値なし	入力エッジテーブルの名前。
inputEdgeTablePartitions	不可	フルテーブル	入力エッジテーブルのパーティション。
fromVertexCol	可	デフォルト値なし	入力エッジテーブルの開始頂点列。
toVertexCol	可	デフォルト値なし	入力エッジテーブルの末尾の頂点列。
outputTableName	可	デフォルト値なし	出力テーブルの名前。
outputTablePartitions	不可	デフォルト値なし	出力テーブルのパーティション。
ライフサイクルの設定 (Set lifecycle)	不可	デフォルト値なし	出力テーブルのライフサイクル。
workerNum	不可	指定なし	並列ジョブ実行の頂点の数。並列性とフレームワーク通信コストの程度は、このパラメータの値とともに増加します。
workerMem	不可	4096	1つのジョブで使用できるメモリの最大サイズ。単位：MB。デフォルト値: 4096 使用済みメモリのサイズがこのパラメーターの値を超えると、`OutOfMemory`エラーが報告されます。
splitSize	不可	64	データ分割サイズ。
k	可	1	頂点のコアネス。

例：

SQLスクリプトコンポーネントを頂点としてキャンバスに追加し、次のSQL文を実行してトレーニングデータを生成します。

drop table if exists KCore_func_test_edge;
create table KCore_func_test_edge as
select * from
(
  select '1' as flow_out_id,'2' as flow_in_id
  union all
  select '1' as flow_out_id,'3' as flow_in_id
  union all
  select '1' as flow_out_id,'4' as flow_in_id
  union all
  select '2' as flow_out_id,'3' as flow_in_id
  union all
  select '2' as flow_out_id,'4' as flow_in_id
  union all
  select '3' as flow_out_id,'4' as flow_in_id
  union all
  select '3' as flow_out_id,'5' as flow_in_id
  union all
  select '3' as flow_out_id,'6' as flow_in_id
  union all
  select '5' as flow_out_id,'6' as flow_in_id
)tmp;

データ構造

SQLスクリプトコンポーネントを頂点としてキャンバスに追加し、次のPAIコマンドを実行してモデルをトレーニングします。

drop table if exists ${o1};
PAI -name KCore
    -project algo_public
    -DinputEdgeTableName=KCore_func_test_edge
    -DfromVertexCol=flow_out_id
    -DtoVertexCol=flow_in_id
    -DoutputTableName=${o1}
    -Dk=2;

SQLスクリプトコンポーネントを右クリックし、[データの表示]> [SQLスクリプトの出力] を選択してトレーニング結果を表示します。

| node1 | node2 |
| ----- | ----- |
| 1     | 2     |
| 1     | 3     |
| 1     | 4     |
| 2     | 1     |
| 2     | 3     |
| 2     | 4     |
| 3     | 1     |
| 3     | 2     |
| 3     | 4     |
| 4     | 1     |
| 4     | 2     |
| 4     | 3     |