华为云图引擎服务GES-实时推荐算法

1. GES服务说明

具体可以参考官网 GES，根据我的学习了解，GES提供了一种以图形化形式做数据分析的工具，也就是说，按照要求输入结构化数据，你可以在平台上看见数据之间是怎样联系的。本文就以实验中使用的点-边数据类型来进行分析。

2. 元数据分析

创建图的过程中需要提供三个文件，点数据vertex.csv，边数据edge.csv，映射模板schema.xml。

2.1 点数据

在GES服务中，我们使用面向对象的思想，对于需要进行分析的数据都抽象为一个对象，每个对象拥有各自的属性，不同种类对象的属性不同，在实验中给出的电影喜好数据中，点数据即对象，存在同一个vertex.csv文件中，我们可以看作有5个类，分别对应movie，user，genre，actor，director（虽然在GES中是以label表示）。

每一条数据的第一列是id，第二列是label，剩下其他列是一些附加属性，在GES中，每一个id对应一个点（唯一），点与点之间通过边数据联系起来，label用于筛选我们的分析目标，比如我们需要分析某个人喜欢的电影，那么这个人对应一个点，在这个点包括的所有边中，按照label筛选出另一端点为电影的点，那么按照分数排序就可以得到用户最喜欢的某些电影了。

2.2 边数据

边数据主要描述点与点之间的关系，在edge.csv文件中，一共有like，friends，hasGener，hasActor，hasDirector五种。like对应user-movie，friends对应user-user，hasGener对应movie-gener，hasActor对应movie-actor，hasDirector对应movie-director。也就是说上面提到的根据某个用户喜欢某个电影来进行推荐，就是从一个点出发，找到所有边（label为movie），再加上一些其他的算法计算分数，就形成了最终推荐的结果。

推荐结果如下

2.3 映射模板

我们将不同类型的点数据都保存在同一csv文件中，因此需要用映射模板解析数据，解析的形式就是上面描述的按照label分类，不同label的数据包括不同的属性，属性有其各自的数据格式。

<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?>
<PMML version="3.0"
  xmlns="http://www.dmg.org/PMML-3-0"
  xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema_instance" >
  <labels>
    <label name="like">
	        <