Requêtes de régression de nœud Gremlin dans Neptune ML - Amazon Neptune
Utilisation de l'inférence inductive

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Requêtes de régression de nœud Gremlin dans Neptune ML

La régression de nœud est similaire à la classification de nœud, si ce n'est que la valeur déduite du modèle de régression pour chaque nœud est numérique. Vous pouvez utiliser les mêmes requêtes Gremlin pour la régression de nœud que pour la classification de nœud, à l'exception des différences suivantes :

  • Encore une fois, dans Neptune ML, les nœuds font référence à des sommets.

  • L'étape properties() prend la forme properties().with("Neptune#ml.regression") à la place de properties().with("Neptune#ml.classification").

  • Les prédicats "Neptune#ml.limit" et "Neptune#ml.threshold" ne sont pas applicables.

  • Quand vous filtrez sur la valeur, vous devez spécifier une valeur numérique.

Voici un exemple de requête de classification de sommet :

g.with("Neptune#ml.endpoint","node-regression-movie-lens-endpoint")
 .with("Neptune#ml.iamRoleArn", "arn:aws:iam::0123456789:role/sagemaker-role")
 .V("movie_1","movie_2","movie_3")
 .properties("revenue").with("Neptune#ml.regression")

Vous pouvez filtrer sur la valeur déduite à l'aide d'un modèle de régression, comme illustré dans les exemples suivants :

g.with("Neptune#ml.endpoint","node-regression-movie-lens-endpoint")
 .with("Neptune#ml.iamRoleArn","arn:aws:iam::0123456789:role/sagemaker-role")
 .V("movie_1","movie_2","movie_3")
 .properties("revenue").with("Neptune#ml.regression")
 .value().is(P.gte(1600000))

g.with("Neptune#ml.endpoint","node-regression-movie-lens-endpoint")
 .with("Neptune#ml.iamRoleArn","arn:aws:iam::0123456789:role/sagemaker-role")
 .V("movie_1","movie_2","movie_3")
 .properties("revenue").with("Neptune#ml.regression")
 .hasValue(P.lte(1600000D))

Utilisation de l'inférence inductive dans une requête de régression de nœud

Supposons que vous ajoutiez un nouveau nœud à un graphe existant, dans un bloc-notes Jupyter, comme suit :

%%gremlin
g.addV('label1').property(id,'101').as('newV')
 .V('1').as('oldV1')
 .V('2').as('oldV2')
 .addE('eLabel1').from('newV').to('oldV1')
 .addE('eLabel2').from('oldV2').to('newV')

Vous pouvez ensuite utiliser une requête d'inférence inductive pour obtenir une évaluation prenant en compte le nouveau nœud :

%%gremlin
g.with("Neptune#ml.endpoint", "nr-ep")
 .with("Neptune#ml.iamRoleArn", "arn:aws:iam::123456789012:role/NeptuneMLRole")
 .V('101').properties("rating")
 .with("Neptune#ml.regression")
 .with("Neptune#ml.inductiveInference")

La requête n'étant pas déterministe, elle peut renvoyer des résultats légèrement différents si vous l'exécutez plusieurs fois, en fonction du voisinage :

# First time
==>vp[rating->9.1]

# Second time
==>vp[rating->8.9]

Si vous avez besoin de résultats plus cohérents, vous pouvez rendre la requête déterministe :

%%gremlin
g.with("Neptune#ml.endpoint", "nc-ep")
 .with("Neptune#ml.iamRoleArn", "arn:aws:iam::123456789012:role/NeptuneMLRole")
 .V('101').properties("rating")
 .with("Neptune#ml.regression")
 .with("Neptune#ml.inductiveInference")
 .with("Neptune#ml.deterministic")

Désormais, les résultats sont quasiment les mêmes à chaque fois :

# First time
==>vp[rating->9.1]

# Second time
==>vp[rating->9.1]