Cleora AI: Um Modelo para Aprendizado de Embeddings de Entidades
Cleora AI é um modelo de código aberto de propósito geral que se destaca no aprendizado eficiente e escalável de embeddings de entidades estáveis e indutivos para dados relacionais heterogêneos.
Funcionalidades Principais
Velocidade e Eficiência
Cleora AI é notavelmente rápido. Por exemplo, é mais de 197x mais rápido que o DeepWalk e até 8x mais rápido que o PyTorch-BigGraph, dependendo do caso de uso. Isso se deve à sua implementação eficiente em Rust, que utiliza paralelismo a nível de thread para a maioria dos cálculos, exceto na carga do arquivo de entrada.
Qualidade dos Resultados
Os resultados da embeddings gerados por Cleora AI são de alta qualidade, superando ou competindo com outros frameworks de embedding, como o PyTorch-BigGraph, o GOSH, o DeepWalk e o LINE. Isso é evidenciado em testes de previsão de links, onde Cleora AI apresenta métricas superiores em muitos casos.
Flexibilidade de Dados
Pode lidar com vários tipos de dados, incluindo grafos heterogêneos não-direcionados, hipergrafos heterogêneos não-direcionados, dados de array categóricos de texto e outras combinações. Isso significa que pode ser usado em uma ampla gama de aplicações que envolvem diferentes estruturas de dados.
Casos de Uso
Análise de Compras
Pode ser usado para analisar os produtos em cestas de compras. Por exemplo, agrupando produtos por clientes ou por lojas, é possível gerar embeddings que mostram as relações entre os produtos e os clientes, ajudando a entender as preferências de compra e a similaridade entre produtos.
Redes Sociais
Em redes sociais, pode ser usado para analisar as relações entre usuários, locais frequenciados pelos mesmos usuários em tempos semelhantes, co-autores de artigos acadêmicos, etc. Isso ajuda a entender a estrutura social e as interações entre as pessoas.
Ciência da Informação
Na ciência da informação, pode ser usado para analisar grafos de documentos, onde os nós representam documentos e as arestas representam as relações entre eles. Isso pode ajudar a encontrar documentos semelhantes, a classificar documentos e a previsão de links entre documentos.
Preços
Como é um projeto de código aberto, não há custos associados diretamente ao uso de Cleora AI. No entanto, se você precisar de suporte adicional ou de recursos personalizados, pode entrar em contato com a equipe do Synerise.com para discutir opções.
Comparações
Em relação ao DeepWalk
Cleora AI é muito mais rápido que o DeepWalk, além de oferecer melhor qualidade de resultados em muitos casos. Enquanto o DeepWalk usa amostragem negativa, Cleora AI constrói explicitamente a matriz de transição de Markov, o que resulta em menos ruído e mais precisão.
Em relação ao PyTorch-BigGraph
Embora o PyTorch-BigGraph seja um framework popular de embedding, Cleora AI é até 8x mais rápido e pode oferecer resultados competitivos ou superiores em termos de qualidade de embeddings e previsão de links.
Dicas Avançadas
Escolha da Dimensionalidade dos Embeddings
A dimensionalidade dos embeddings pode afetar o desempenho e a qualidade dos resultados. Geralmente, valores entre 1024 e 4096 são recomendados, pois quanto maior a dimensionalidade, melhor a capacidade de representação dos embeddings. No entanto, também é preciso considerar o consumo de memória e o tempo de processamento.
Uso de Iterações de Markov
O número de iterções de Markov pode influenciar o tipo de similaridade capturado. Baixas iterções (por exemplo, 3) tendem a aproximar a matriz de co-ocorrência, enquanto altas iterções (por exemplo, 7+) tendem a capturar a similaridade contextual. É preciso escolher o número de iterções de acordo com o objetivo do estudo.
Cleora AI é uma ferramenta poderosa e versátil para o aprendizado de embeddings de entidades, oferecendo muitas vantagens em termos de velocidade, qualidade de resultados e flexibilidade de dados.
