ChatGPT 加图数据库 NebulaGraph 预测 2022 世界杯冠军球队
一次利用 ChatGPT 给出数据抓取代码，借助 NebulaGraph 图数据库与图算法预测体坛赛事的尝试。
作者：古思为
蹭 ChatGPT 热度
最近因为世界杯正在进行，我受到这篇 Cambridge Intelligence 的文章启发（在这篇文章中，作者仅仅利用有限的信息量和条件，借助图算法的方法做出了合理的冠军预测），想到可以试着用图数据库 NebulaGraph 玩玩冠军预测，还能顺道科普一波图库技术和图算法。
本来想着几个小时撸出来一个方案，但很快被数据集的收集工作劝退了，我是实在懒得去「FIFA 2022 的维基」抓取所需的数据，索性就搁浅、放了几天。
同时，另一个热潮是上周五 OpenAI 发布了 ChatGPT 服务，它可以实现各种语言编码。ChatGPT 可实现的复杂任务设计包括：
随时帮你实现一段指定需求的代码
模拟任意一个 prompt 界面：Shell、Python、Virtual Machine、甚至你创造的语言
带入给定的人设，和你聊天
写诗歌、rap、散文
找出一段代码的 bug
解释一段复杂的正则表达式的含义
ChatGPT 的上下文联想力和理解力到了前所未有的程度，以至于所有接触它的人都在讨论新的工作方式：如何掌握让机器帮助我们完成特定任务。
所以，当我试过让 ChatGPT 帮我写复杂的图数据库查询语句、解释复杂图查询语句的含义、解释一大段 Bison 代码含义之后，我突然意识到：为什么不让 ChatGPT 帮我写好抓取数据的代码呢？
抓取世界杯数据
我真试了下 ChatGPT，结果是：完全可以，而且似乎真的很容易。
整个实现过程，基本上我像是一个代码考试的面试官，或是一个产品经理，提出我的需求，ChatGPT 给出具体的代码实现。我再试着运行代码，找到代码中不合理的地方，指出来并给出建议，ChatGPT 真的能理解我指出的点，并给出相应的修正，像是：
这一全过程我就不在这里列出来了，不过我把生成的代码和整个讨论的过程都分享在这里，感兴趣的同学可以去看看。
最终生成的数据是一个 CSV 文件：
代码生成的文件 world_cup_squads.csv
手动修改、分开了生日和年龄的列 world_cup_squads_v0.csv
上面的数据集包含的信息有：球队、小组、编号、位置、球员名字、生日、年龄、参加国际比赛场次、进球数、服役俱乐部。
这是手动删除了 CSV 表头的数据集 world_cup_squads_no_headers.csv。
图方法预测 2022 世界杯
图建模
本文用到了图数据库 NebulaGraph 和可视化图探索工具 NebulaGraph Explorer，你可以在阿里云免费申请半个月的试用，入口链接是👉🏻 申请使用云端 NebulaGraph。
图建模（Graph Modeling）是把真实世界信息以”点-->边“的图形式去抽象与表示。
这里，我们把在公共领域获得的信息映射成如下的点与边：
点：
player（球员）
team（球队）
group（小组）
club（俱乐部）
边：
groupedin（球队属于哪一小组）
belongto（队员属于国家队）
serve（队员在俱乐部服役）
而队员的年龄、参加国际场次（caps）、进球数（goals）则很自然作为 player 这一类点的属性。
下图是这个 schema 在 NebulaGraph Studio/Explorer（后边称 Studio/Explorer） 中的截图：
我们点击右上角的保存后，便能创建一个新的图空间，将这个图建模应用到图空间里。
这里可以参考下 Explore 草图的文档：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.3.0/nebula-explorer/db-management/draft/
导入数据进 NebulaGraph
有了图建模，我们可以把之前的 CSV 文件（无表头版本）上传到 Studio 或者 Explorer 里，通过点、选关联不同的列到点边中的 vid 和属性：
完成关联之后，点击导入，就能把整个图导入到 NebulaGraph。成功之后，我们还得到了整个 csv --> Nebula Importer 的关联配置文件：nebula_importer_config_fifa.yml，你可以直接拖拽整个配置，不用自己去配置它了。
这里可以参考 Explorer 数据导入的文档：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.3.0/nebula-explorer/db-management/11.import-data/
数据导入后，我们可以在 schema 界面查看数据统计。可以看到，有 831 名球员参加了 2022 卡塔尔世界杯，他们服役在 295 个不同的俱乐部：
这里我们用到了 Explorer 的 schema 创建的文档：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.3.0/nebula-explorer/db-management/10.create-schema/#_6
探索数据
查询数据
下面，我们试着把所有的数据展示出来看看。
首先，借助 NebulaGraph Explorer，我用拖拽的方式画出了任意类型的点（TAG）和任意类型点（TAG）之间的边。这里，我们知道所有的点都包含在至少一个边里，所以不会漏掉任何孤立的点。
让 Explorer 它帮我生成查询的语句。这里，它默认返回 100 条数据（LIMIT 100），我们手动改大一些，将 LIMIT 后面的参数改到 10000，并让它在 Console 里执行。
初步观察数据
结果渲染出来是这样子，可以看到结果自然而然地变成一簇簇的模式。
这些外围、形成的簇多是由不怎么知名的足球俱乐部，和不怎么厉害的国家队的球员组成，因为通常这些俱乐部只有一两个球员参加世界杯，而且他们还集中在一个国家队、地区，所以没有和很多其他球员、国家队产生连接。
图算法辅助分析
在我点击了 Explorer 中的两个按钮之后（详细参考后边的文档链接），在浏览器里，我们可以看到整个图已经变成：
这里可以参考 Explorer 的图算法文档：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.3.0/nebula-explorer/graph-explorer/graph-algorithm/
其实，Explorer 这里利用到了两个图算法来分析这里的洞察：
利用点的出入度，改变它们的显示大小突出重要程度
利用 Louvain 算法区分点的社区分割
可以看到红色的大点是鼎鼎大名的巴塞罗那，而它的球员们也被红色标记了。
预测冠军算法
为了能充分利用图的魔法（与图上的隐含条件、信息），我的思路是选择一种利用连接进行节点重要程度分析的图算法，找出拥有更高重要性的点，对它们进行全局迭代、排序，从而获得前几名的国家队排名。
这些方法其实就体现了厉害的球员同时拥有更大的社区、连接度。同时，为了增加强队之间的区分度，我准备把出场率、进球数的信息也考虑进来。
最终，我的算法是：
取出所有的
(球员)-服役->(俱乐部)的关系，过滤其中进球数过少、单场进球过少的球员（以平衡部分弱队的老球员带来的过大影响）从过滤后的球员中向外探索，获得国家队
在以上的子图上运行 Betweenness Centrality 算法，计算节点重要度评分
算法过程
首先，我们取出所有进球数超过 10，场均进球超过 0.2 的 (球员)-服役->(俱乐部) 的子图：
为了方便，我把进球数和出场数也作为了 serve 边上的属性了。
然后，我们全选图上的所有点，点击左边的工具栏，选择出方向的 belongto 边，向外进行图拓展（遍历），同时选择将拓展得到的新点标记为旗帜的 icon：
现在，我们获得了最终的子图，我们利用工具栏里的浏览器内的图算法功能，执行 BNC（Betweenness Centrality）
最后，这个子图变成了这样子：
预测结果
最终，我们根据 Betweenness Centrality 的值排序，可以得到最终的获胜球队应该是：巴西 🇧🇷！
其次是比利时、德国、英格兰、法国、阿根廷，让我们等两个礼拜回来看看预测结果是否准确吧 :D。
注：排序数据（其中还有非参赛球队的点）
原文地址：https://discuss.nebula-graph.com.cn/t/topic/11584
谢谢你读完本文 (///▽///)
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版权声明: 本文为 InfoQ 作者【NebulaGraph】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/5200391c245f67c1533fc4ed4】。
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一款开源的分布式图数据库 2020-04-28 加入
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