在 Spark 上实现 Graph Embedding

        在 Spark 上实现 Graph Embedding 主要涉及利用大规模图数据来训练模型，以学习节点的低维表现（嵌入）。这些嵌入能够捕获和反映图中的节点间关系，如交际网络的朋友关系大概物品之间的相似性。在 Spark 上进行这一使命，可以利用 Spark 的图计算库 GraphX 大概利用外部库如 GraphFrames。
        下面，我将先容如何在 Spark 情况中实现根本的 Graph Embedding，我们将利用 GraphFrames，由于它提供了对 DataFrame 的支持，更为易用。
情况预备

• 安装 Spark：确保你的情况中已经安装了 Spark。
  
• 安装 GraphFrames：GraphFrames 是在 Spark DataFrames 上操作图的库。安装方法通常是将 GraphFrames 的依赖项添加到你的 Spark 作业中。
  

Graph Embedding 实现步调

Step 1: 创建 Spark Session

        起首，你需要创建一个 Spark 会话，这是利用 Spark 的入口。

1. from pyspark.sql import SparkSession
3. # 创建 Spark 会话
4. spark = SparkSession.builder \
5.     .appName("Graph Embedding Example") \
6.     .getOrCreate()

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Step 2: 构建图

利用 GraphFrames 构建图，你需要两个主要的 DataFrame：顶点 DataFrame 和边 DataFrame。

1. from graphframes import *
3. # 创建顶点 DataFrame
4. vertices = spark.createDataFrame([
5.     ("1", "Alice"),
6.     ("2", "Bob"),
7.     ("3", "Charlie"),
8. ], ["id", "name"])
10. # 创建边 DataFrame
11. edges = spark.createDataFrame([
12.     ("1", "2", "friend"),
13.     ("2", "3", "follow"),
14.     ("3", "1", "follow"),
15. ], ["src", "dst", "relationship"])
17. # 创建图
18. graph = GraphFrame(vertices, edges)

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Step 3: 利用 GraphFrames 进行图计算

        我们将利用随机游走算法作为天生节点嵌入的基础。此处简化处置惩罚，考虑基于 PageRank 的方法来初始化我们的 Graph Embedding。

1. # 计算 PageRank
2. results = graph.pageRank(resetProbability=0.15, tol=0.01)
3. results.vertices.select("id", "pagerank").show()

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Step 4: 进一步的嵌入处置惩罚

        实际的 Graph Embedding 通常需要更复杂的处置惩罚，如 DeepWalk, Node2Vec 等。这些算法涉及随机游走以及后续利用 Word2Vec 算法来天生嵌入。这些步调在 Spark 上实现需要额外的处置惩罚，可能涉及到自定义 PySpark 代码大概利用额外的库。
        在实际世界的应用中，单靠 PageRank 并不敷以捕获复杂的节点相互关系。更高级的方法如 Node2Vec，可以更有用地学习节点的低维表现。这里，我们将简化 Node2Vec 的实现思想，利用 PySpark 自定义实现随机游走和利用 Spark MLlib 的 Word2Vec 来天生嵌入。
随机游走算法

        随机游走是 Graph Embedding 中一个告急的步调，用于天生节点序列。这里我们简单实现随机选择下一个节点的逻辑。

1. from pyspark.sql.functions import explode, col
3. def random_walk(graph, num_walks, walk_length):
4.     walks = []
5.     for _ in range(num_walks):
6.         # 随机选择初始节点
7.         vertices = graph.vertices.rdd.map(lambda vertex: vertex.id).collect()
8.         for vertex in vertices:
9.             walk = [vertex]
10.             for _ in range(walk_length - 1):
11.                 current_vertex = walk[-1]
12.                 # 获取与当前节点相连的节点
13.                 neighbors = graph.edges.filter(col("src") == current_vertex).select("dst").rdd.flatMap(lambda x: x).collect()
14.                 if neighbors:
15.                     # 随机选择下一个节点
16.                     next_vertex = random.choice(neighbors)
17.                     walk.append(next_vertex)
18.             walks.append(walk)
19.     return walks
21. # 使用自定义的随机游走函数
22. walks = random_walk(graph, num_walks=10, walk_length=10)

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利用 Word2Vec 天生嵌入

        接下来，我们将利用 Spark MLlib 中的 Word2Vec 来从随机游走天生的序列中学习嵌入。

1. from pyspark.ml.feature import Word2Vec
3. # 将随机游走的结果转化为 DataFrame
4. walks_df = spark.createDataFrame(walks, ["walk"])
6. # 设置 Word2Vec 模型
7. word2Vec = Word2Vec(vectorSize=100, inputCol="walk", outputCol="result", minCount=0)
8. model = word2Vec.fit(walks_df)
10. # 获取节点的嵌入
11. node_embeddings = model.getVectors()
12. node_embeddings.show()

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Step 5: 评估和利用嵌入

        天生的节点嵌入可以用于多种下游使命，得到节点嵌入后，可以将其用于各种图分析使命，比如节点分类、图聚类等、链接猜测等。评估嵌入通常需要具体使命相关的指标。评估嵌入的效果通常依赖于这些使命的性能。
节点分类示例

        假如有节点的标签数据，可以利用这些嵌入来训练一个分类器，并评估其性能。

1. from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
2. from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator
4. # 假设有一个包含节点标签的 DataFrame
5. labels = spark.createDataFrame([
6.     ("1", "Class1"),
7.     ("2", "Class2"),
8.     ("3", "Class3"),
9. ], ["id", "label"])
11. # 将标签与嵌入进行合并
12. data = labels.join(node_embeddings, labels.id == node_embeddings.word, how='inner')
14. # 准备数据集
15. data = data.select("result", "label")
16. (trainingData, testData) = data.randomSplit([0.8, 0.2])
18. # 训练逻辑回归模型
19. lr = LogisticRegression(maxIter=10, regParam=0.3, elasticNetParam=0.8, featuresCol="result", labelCol="label")
20. lrModel = lr.fit(trainingData)
22. # 评估模型
23. predictions = lrModel.transform(testData)
24. evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(labelCol="label", predictionCol="prediction", metricName="accuracy")
25. accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
26. print("Test Error = %g" % (1.0 - accuracy))

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        这个简单的流程展示了如何利用 Spark 和 GraphFrames 进行更高级的 Graph Embedding，并利用嵌入来执行图分析使命。实际应用中，你可能需要进一步调解模型的参数，大概对特定使命做优化。
Step 6: 部署到生产情况

        将模型部署到生产情况通常涉及将模型生存并在生产情况中加载它，利用如下：

1. # 保存模型
2. model_path = "/path/to/save/model"
3. graph_embedding_model.save(model_path)
5. # 在生产环境中加载模型
6. loaded_model = GraphEmbeddingModel.load(model_path)

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总结

        这个示例提供了在 Spark 上进行根本图嵌入的框架，但请留意，真正的 Graph Embedding 如 DeepWalk 或 Node2Vec 需要更复杂的实现。假如你的需求超出了 PageRank 等简单算法的范围，可能需要查阅更多资源或利用专门的图分析工具来实现。这个示例提供了一个简单的树模引导，以便理解图嵌入的根本概念，并在 Spark 情况中实现它们。

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