クラスタリングソリューションのコネクトコンポーネントアルゴリズムとレーベンシュタイン距離法の構成
コネクトコンポーネントの構成とレーベンシュタイン距離法のエンコーディングを適用して、クラスタリングソリューションのトレーニングを最適化します。
始める前に
注:
ML ソリューションの詳細設定の構成はオプションです。これらの設定のいずれかを構成する場合は、ソリューションで有効にしているテクノロジーについて十分な情報を入手し、ユースケースでそのテクノロジーが提供するメリットがあることを確認してください。詳細については、ServiceNow コミュニティ の「Clustering Advanced Parameters で詳細に掘り下げる」の記事を参照してください。
- クラスタリングソリューション定義を作成してトレーニングするか、既存の定義を使用します。
- 必要なロール：admin または ml_admin
このタスクについて
クラスタリングソリューションをトレーニングする場合、次の 3 つのオプションがあります。
- デフォルトの k 平均アルゴリズムを使用します。
- オプションの DBSCAN ソリューション・パラメーターを、メトリックとしてユークリッド距離法とともに使用します。
- オプションの DBSCAN、最小近傍、およびレーベンシュタイン距離のソリューション パラメーターを使用します。Connect コンポーネントは、DBSCAN と Minimum Neighbors によって有効になり、段落ベクターベースのテキストとレーベンシュタイン距離ベースのテキストの両方をサポートします。レーベンシュタイン距離法を使用してソリューションをトレーニングする場合は、クラスタリングソリューションでワードコーパスを使用する必要はありません。
このシナリオ例では、上記で参照した 3 番目のオプションを使用してソリューション定義をトレーニングします。
手順
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[ソリューションの詳細設定] タブのフォームの [関連リンク] セクションで、[ 新規] を選択します。
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パラメーターレコードを作成します。
- [ソリューションパラメーター] フィールドで、検索アイコンを選択します。
- [ML ソリューションパラメーター] 画面で、[ レーベンシュタイン距離] を選択します。
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[送信] を選択します。
[詳細ソリューション設定] レコード画面が更新されます。
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[送信] を選択します。
結果: レーベンシュタイン距離は、クラスタリングソリューション用に構成されます。そのソリューションパラメーターは、クラスタリング定義フォームの [詳細ソリューション設定] タブに表示されます。
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前のレーベンシュタイン距離の例の手順 1 から 6 を繰り返しますが、今回は [ 最小近傍] と [DBSCAN ] ソリューション パラメーターを作成し、これらを組み合わせて [コンポーネントの接続] 機能を有効にします。
[ 最小隣接数 ] ソリューションパラメーターを選択、構成、および送信するときは、[ ユーザー入力 ] フィールドの値を必ず 1 に設定してください。一部のパラメーターのみにユーザー入力フィールドがあります。
結果：
Connect コンポーネントがクラスタリングソリューション用に構成されている。その 2 つのソリューションパラメーターは、この手順のステップ 1 から 6 で構成したレーベンシュタイン距離パラメーターとともに、クラスタリング定義フォームの [詳細ソリューション設定] タブに表示されます。