Promptの説明
プロセスは、データ入力、グラフ構築、特徴処理、コア計算、出力予測の5つの主要な段階で展開され、異種グラフの特性、メタパスインデックスの構築、およびノードレベルのアテンションメカニズムの重要な役割を強調しています。以下は、詳細なプロセス記述です。 モデル全体のプロセス概要 THANモデルは、異種グラフ（ユーザー、カスケードノード、およびさまざまな関係を含む）に基づいており、メタパスインデックスを通じてノード間の意味的関連性を捉え、時間減衰メカニズムとマルチヘッドアテンションを組み合わせてノード埋め込みを計算し、最終的にはカスケード伝播のシングルステップ予測に使用されます。プロセスは、次の5つの主要な段階に分けることができます。 1. データ入力と初期化 入力データ： 異種グラフデータ（グラフ）：ノード（ユーザー、カスケード）、エッジ（ソーシャル、インタラクション、拡散）、およびエッジ属性（タイムスタンプなど）が含まれます。 初期特徴：ユーザー特徴（user_initial_features）とカスケード特徴（cascade_initial_features）は、辞書形式で保存されます（id_to_idxはノードIDを特徴インデックスにマップします）。 構成パラメータ：メタパスタイプ（例：U-U-social、U-U-interact、C-U-C）、アテンションヘッド数、時間減衰係数lambda_timeなど。 初期化操作： デバイス構成（CPU/GPU）とメモリ最適化（キャッシュクリア、非同期データ転送）。 モデルコンポーネントの初期化：特徴投影レイヤー（type_transform）、マルチヘッドアテンションパラメータ（att_params）など。 2. 異種グラフメタパスインデックスの構築 build_metapath_indexメソッドを使用して、メタパスインデックスを事前に計算し、異なるタイプのノード間の関連性と時間減衰特徴を捉え、後続のアテンション計算を高速化します。 メタパスの定義： U-U-social：ユーザー - ソーシャル - ユーザー（タイムスタンプなし、隣接関係のみを保存）。 U-U-interact：ユーザー - インタラクト - ユーザー（インタラクションタイムスタンプ、時間減衰値、およびプレフィックスサムを保存）。 C-U-C：カスケード - ユーザー - カスケード（中間ユーザーを介して接続されたカスケード関係、拡散タイムスタンプ、時間減衰値、およびプレフィックスサムを保存）。 インデックスの内容： 時間情報を含むメタパス（U-U-interact、C-U-C）の場合、ノードペアごとに保存します。 タイムスタンプのソートされたリスト（ts）。 時間減衰値（decay、1 - exp(-lambda*(t-T_earliest))に基づいて計算）。 減衰値のプレフィックスサム（prefix、累積重み計算を高速化）。 インデックスキャッシュ：計算結果は、繰り返し計算を避けるためにローカルに保存されます（save_metapath_full_cache）。 3. 特徴投影とノード埋め込みの初期化 特徴投影： type_tr
![あなたはトップレベルの学術会議（CVPR/ICRA）向けのプロの科学イラストレーターです。具体化された知能システムの「エピソード記憶書き込みプロセス」を示す、明確で高解像度の「データ処理パイプライン図」を作成してください。
レイアウトと流れ：左から右への直線的な水平レイアウトを採用し、矢印で接続された5つの主要な段階で構成します。
1. 段階1：生データ取得
アイコン：コードまたはテキスト行を含むターミナルウィンドウまたはログファイルのアイコン。
ラベル：Habitat-Lab Raw Logs
説明：シミュレーターからの生のインタラクションデータ出力を表します。
2. 段階2：データクリーニング
アイコン：漏斗または歯車のアイコン。
ラベル：Data Cleaning & Parsing
詳細：無効なデータの削除とフォーマットを示します。
3. 段階3：構造化されたカプセル化
アイコン：「(Obs, Action, Outcome)」という単語がかすかに見えるきちんとしたドキュメント用紙。
ラベル：Prompt Structuring
詳細：クレンジングされたデータを経験トリプレットにカプセル化することを表します。
4. 段階4：ベクトルエンコーディング
アイコン：テキストが数値行列に変換される模式図（例：ドキュメントがニューラルネットワークノードを通過し、数値のグリッド[0.1, 0.8...]になる）。
ラベル：Embedding Encoding
詳細：自然言語を高次元ベクトルに変換することを表します。
5. 段階5：データベースストレージ
アイコン：ベクトルグリッドパターンを持つ円筒形のデータベースアイコン。
ラベル：ChromaDB Vector Store
詳細：プロセスの終点。
ビジュアルスタイル：
スタイル：モダンな学術的なフラット2Dベクターアートスタイル。
配色：「アカデミックブルー」をプライマリカラー、「テックグレー」をセカンダリカラーとして使用し、一貫性を維持します。矢印の色は濃く、明確にする必要があります。
フォント：明確なサンセリフフォント（Arial/Helveticaスタイル）、黒または濃い灰色を使用します。
背景：純粋な白い背景。](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FUfvBGKD0YGX5OcBXzY3IQSo5YA3phloh%2Fdd103003-88b7-4b05-ba5c-3de35b8b102d%2F236b67f0-c53d-417c-af61-1da5617bb090.png&w=3840&q=75)
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レイアウトと流れ：矢印で接続された5つの主要な段階を含む、左から右への線形水平レイアウトを使用します。
1. 第一段階：生データ取得
アイコン：コードまたはテキスト行を含むターミナルウィンドウまたはログファイルのアイコン。
ラベル：Habitat-Lab Raw Logs
説明：シミュレーターからの生のインタラクションデータ出力を表します。
2. 第二段階：データクリーニング
アイコン：漏斗または歯車のアイコン。
ラベル：Data Cleaning & Parsing
詳細：無効なデータの削除とフォーマットを示します。
3. 第三段階：構造化されたカプセル化
アイコン：（Obs, Action, Outcome）という単語がかすかに見えるきちんとしたドキュメント。
ラベル：Prompt Structuring
詳細：クレンジングされたデータを経験トリプレットにカプセル化することを表します。
4. 第四段階：ベクトルエンコーディング
アイコン：テキストが数値行列に変換される図（例：ドキュメントがニューラルネットワークノードを通過し、数値のグリッド[0.1, 0.8...]になる）。
ラベル：Embedding Encoding
詳細：自然言語を高次元ベクトルに変換することを表します。
5. 第五段階：ストレージ
アイコン：ベクトルグリッドパターンを持つ円筒形のデータベースアイコン。
ラベル：ChromaDB Vector Store
詳細：プロセスの終わり。
ビジュアルスタイル：
スタイル：モダンな学術的なフラット2Dベクタースタイル（フラットベクターアート）。
配色：「アカデミックブルー」をプライマリカラー、「テックグレー」をセカンダリカラーとして使用し、一貫性を維持します。矢印の色は濃く、明確にする必要があります。
フォント：明確なサンセリフフォント（Arial/Helveticaスタイル）、黒または濃い灰色を使用します。
背景：純粋な白い背景。](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FUfvBGKD0YGX5OcBXzY3IQSo5YA3phloh%2Fe459777b-47d2-496c-bed1-8bc917030392%2Fe3e97e66-ed0d-41cd-9ce2-25a3615dcd86.png&w=3840&q=75)