【全7回】グラフはなぜ使われていない？どうやって使われている？グラフデータベース活用事例 #4

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グラフはなぜ使われていない？どうやって使われている？グラフデータベース活用事例まとめ #4「リコメンデーションと機械学習」編 Ryota Yamanaka Product Manager Asia-Pacific Spatial and Graph, Product Development Feb 9, 2023

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ユースケース概要、顧客事例、デモコンテンツを紹介します • 第1回（11月17日）銀行送金の可視化と不正検知（金融） • 第2回（12月08日）犯罪や税不正、利益相反の調査（公共） • 第3回（01月12日）部品表とトレーサビリティ（製造） • 第4回（02月09日）リコメンデーションと機械学習（小売） • 第5回（03月09日）配送計画の最適化と見える化（物流）航空機搭乗者の関係性の検出 • 第6回（04月13日）通話履歴の分析、詐欺の検出（通信）情報システムとクリティカルパス • 第7回（05月11日）社員の協業の可視化と評価（人事）対象：各インダストリでグラフデータベースの導入を検討されている方、グラフという技術に興味がある方（コンプするとグラフエキスパートになれる？） Agenda Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 2

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リソース • 日本語 • このシリーズのスライドの公開先 • https://oracle-code-tokyo-dev.connpass.com/event/265244/ • CodeZine 記事「グラフ・データベースはなぜ使われてこなかったか、その展望とは」 • https://codezine.jp/article/detail/16539 • Qiita: https://qiita.com/tags/oraclegraph • Twitter: https://twitter.com/uraryotas • 英語 • Medium: https://medium.com/tag/oracle-graph • LinkedIn: https://www.linkedin.com/groups/1848520/ • YouTube: https://www.youtube.com/channel/UCZqBavfLlCuS0il6zNY696w Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 3

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1. 購買記録から顧客と商品の二部グラフを作成 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 5 • 表からグラフを定義 • 顧客や商品のマスター（ディメンション表）からノードを作成 • 購買のトランザクション（ファクト表）からエッジを作成 • 分析の対象と手法によって、データウェアハウス内の必要なデータのみをグラフに変換することが可能 • ビュー（PG View）として保持するためデータの複製は不要 • アルゴリズム利用の際にはメモリ上にグラフをロード Customer Product Purchased Recommendation

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2. アルゴリズムを用いてリコメンデーションを計算 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 6 • Two approaches • Evaluate only the surrounding information (for on-the-fly, real-time recommendation) • Evaluate the entire graph (then, calculate the similarity scores between vertex vectors)

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2. アルゴリズムを用いてリコメンデーションを計算 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 7 • グラフ全体に対する処理が必要ないもの • PPR (Personalized PageRank): ランダムウォークを用いて関係性の高いノードを検出 • SALSA (Stochastic Approach for Link-Structure Analysis): PPR の二部グラフへの拡張 • 二部グラフでなく Twitter のような同質グラフの場合には Who-to-follow • グラフ全体に対する処理が必要なもの（ベクトル表現の類似度を利用） • 協調フィルタリング: 顧客数を次元数とした行列を Matrix Factorization で次元圧縮 • DeepWalk: ランダムウォークの結果を文字列として word2vec に与えてノードのベクトル表現を取得 • GraphWise: スケーラブルな Graph Neural Networks の実装で、ノードのプロパティの畳込みが可能＊ボールド体で記載されたアルゴリズムは全て Graph Server にはじめから内蔵されており、必要に応じてカスタマイズも可能

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3. リコメンデーションの取得と利用 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 8 • 計算結果はグラフに格納できる • ノードのリコメンデーションスコア • ノードのベクトル表現 • クエリによって制約条件を満たす優先度の高いリコメンデーションを検索 • 以前に購買されていないものなど • 結果をデータベースに下記戻して永続化することで再利用することも可能 • APEX アプリケーションなど

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CaixaBank - 顧客 360 度分析 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 11 • 関係性を加えて顧客データを充実させる • 顧客プロファイルの充実 • リスク評価の向上 • 情報源 • 同じ時間、同じ場所でクレジットカードを利用 • 関係性を示唆する銀行送金、e-Wallet 決済 • ワークフロー • リレーショナルデータからメイングラフへのマッピング、サブグラフの抽出 • メモリに移動し、アルゴリズムを実行 • ビジネスアナリストによるインタラクティブな分析と結果を基にしたバッチ処理 Images courtesy: Caixabank https://youtu.be/j_RlUmd6qps

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1. 購買記録から顧客と商品の二部グラフを作成 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 13 • Moviestream データセット • 148,129 顧客 • 3,800 映画タイトル • 956,730 購買履歴（2019-01） • こちらのワークショップからダウンロード • https://apexapps.oracle.com/pls/apex/r/dbp m/livelabs/view-workshop?wid=889 • 他の顧客のレンタルの傾向から、顧客がまだ観ていない映画を推薦できるか CREATE PROPERTY GRAPH graph1 VERTEX TABLES ( customer KEY (cust_id) LABEL customer PROPERTIES (cust_id, first_name, last_name, email) , movie KEY (movie_id) LABEL movie PROPERTIES (movie_id, title, year) ) EDGE TABLES ( rental KEY (sales_id) SOURCE KEY(cust_id) REFERENCES customer DESTINATION KEY(movie_id) REFERENCES movie LABEL rented PROPERTIES (day_id) )

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Oracle Graph に関する情報（再掲） • 日本語 • このシリーズのスライドの公開先 • https://oracle-code-tokyo-dev.connpass.com/event/265244/ • CodeZine 記事「グラフ・データベースはなぜ使われてこなかったか、その展望とは」 • https://codezine.jp/article/detail/16539 • Qiita: https://qiita.com/tags/oraclegraph • Twitter: https://twitter.com/uraryotas • 英語 • Medium: https://medium.com/tag/oracle-graph • LinkedIn: https://www.linkedin.com/groups/1848520/ • YouTube: https://www.youtube.com/channel/UCZqBavfLlCuS0il6zNY696w Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 18

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