点聚类系数 - 人工智能平台 PAI

点聚类系数表示在无向图中某节点与其相连节点之间聚集成团的程度的一个系数（稠密度），目的在于比较群组的聚合紧密程度与其能够达到的聚合紧密程度。点聚类系数组件能够输出各节点的相邻节点数量、稠密度及其对数。

算法说明

在无向图中，点聚类系数表示计算每一个节点周围的稠密度，星状网络稠密度为0，全连通网络稠密度为1。

配置组件

方法一：可视化方式

在Designer工作流页面添加点聚类系数组件，并在界面右侧配置相关参数：

参数类型	参数	描述
字段设置	起始节点	边表的起点所在列。
字段设置	终止节点	边表的终点所在列。
参数设置	最大节点度	默认值为500，如果节点度大于该值，则进行抽样。
执行调优	进程数量	作业并行执行的节点数。数字越大并行度越高，但是框架通讯开销会增大。
	进程内存	单个作业可使用的最大内存量，单位：MB，默认值为4096。如果实际使用内存超过该值，会抛出`OutOfMemory`异常。
	数据切分大小	数据切分的大小，单位：MB，默认值为64。

方法二：PAI命令方式

使用PAI命令配置点聚类系数组件参数。您可以使用SQL脚本组件进行PAI命令调用，详情请参见场景4：在SQL脚本组件中执行PAI命令。

PAI -name NodeDensity
    -project algo_public
    -DinputEdgeTableName=NodeDensity_func_test_edge
    -DfromVertexCol=flow_out_id
    -DtoVertexCol=flow_in_id
    -DoutputTableName=NodeDensity_func_test_result
    -DmaxEdgeCnt=500;

参数	是否必选	默认值	描述
inputEdgeTableName	是	无	输入边表名。
inputEdgeTablePartitions	否	全表读入	输入边表的分区。
fromVertexCol	是	无	输入边表的起点所在列。
toVertexCol	是	无	输入边表的终点所在列。
outputTableName	是	无	输出表名。
outputTablePartitions	否	无	输出表的分区。
lifecycle	否	无	输出表的生命周期。
maxEdgeCnt	否	500	如果节点度大于该值，则进行抽样。
workerNum	否	未设置	作业并行执行的节点数。数字越大并行度越高，但是框架通讯开销会增大。
workerMem	否	4096	单个作业可使用的最大内存量，单位：MB，默认值为4096。如果实际使用内存超过该值，会抛出`OutOfMemory`异常。
splitSize	否	64	数据切分的大小，单位：MB。

使用示例

添加SQL脚本组件，输入以下SQL语句生成训练数据。

drop table if exists NodeDensity_func_test_edge;
create table NodeDensity_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 '1' as flow_out_id, '5' as flow_in_id
  union all
  select '1' as flow_out_id, '6' as flow_in_id
  union all
  select '2' as flow_out_id, '3' as flow_in_id
  union all
  select '3' as flow_out_id, '4' as flow_in_id
  union all
  select '4' as flow_out_id, '5' as flow_in_id
  union all
  select '5' as flow_out_id, '6' as flow_in_id
  union all
  select '5' as flow_out_id, '7' as flow_in_id
  union all
  select '6' as flow_out_id, '7' as flow_in_id
)tmp;
drop table if exists NodeDensity_func_test_result;
create table NodeDensity_func_test_result
(
  node string,
  node_cnt bigint,
  edge_cnt bigint,
  density double,
  log_density double
);

对应的数据结构图：

添加SQL脚本组件，输入以下PAI命令进行训练。

drop table if exists ${o1};
PAI -name NodeDensity
    -project algo_public
    -DinputEdgeTableName=NodeDensity_func_test_edge
    -DfromVertexCol=flow_out_id
    -DtoVertexCol=flow_in_id
    -DoutputTableName=${o1}
    -DmaxEdgeCnt=500;

右击上一步的组件，选择查看数据 > SQL脚本的输出，查看训练结果。

| node | node_cnt | edge_cnt | density | log_density |
| ---- | -------- | -------- | ------- | ----------- |
| 1    | 5        | 4        | 0.4     | 1.45657     |
| 2    | 2        | 1        | 1.0     | 1.24696     |
| 3    | 3        | 2        | 0.66667 | 1.35204     |
| 4    | 3        | 2        | 0.66667 | 1.35204     |
| 5    | 4        | 3        | 0.5     | 1.41189     |
| 6    | 3        | 2        | 0.66667 | 1.35204     |
| 7    | 2        | 1        | 1.0     | 1.24696     |