ClusteringSolutionVersion - 전역

  • 릴리스 버전: Yokohama
  • 업데이트 날짜 2025년 01월 30일
  • 읽기39분

    • ClusteringSolutionVersion API는 저장소에서 예측 인텔리전스 사용되는 스크립팅 가능한 개체입니다.

    이 API에는 플러그인(com.glide.platform_ml)이 예측 인텔리전스 필요하며 sn_ml 네임스페이스 내에서 제공됩니다.

    ClusteringSolution 저장소의 ClusteringSolution API 개체를 기반으로 하는 솔루션 버전으로 작업하는 데 사용됩니다.

    솔루션 정의를 교육할 때마다 시스템에서 솔루션 버전을 생성합니다. 대부분의 버전은 예정된 솔루션 교육 중에 만들어집니다.

    이 API의 메서드는 다음 ClusteringSolution 메서드를 사용하여 액세스할 수 있습니다.

    ClusteringSolutionVersion - cancelUpdateJob()

    트레이너에 대한 업데이트 작업을 취소합니다.

    표 1. 매개변수
    이름 유형 설명
    없음
    표 2. 반환
    유형 설명
    안 함

    다음 예제에서는 submitTrainingJob() 메서드를 사용하여 제출된 활성 교육 작업을 취소하는 방법을 보여줍니다.

    var myCluster = new sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");
var mlSolutionVersion = myCluster.getActiveVersion();

mlSolutionVersion.cancelUpdateJob();

    ClusteringSolutionVersion - deleteClusterAssignments(개체 옵션)

    테이블 시퀀스 또는 GlideDateTime의 위치별로 행에서 클러스터 할당을 삭제합니다.

    표 3. 매개변수
    이름 유형 설명
    옵션 객체 클러스터 할당을 삭제하기 위한 하나의 옵션을 정의하는 객체입니다.
    주:
    하나의 삭제 옵션만 유효합니다.
    options.updatedUntil 문자열 이 값 이전에 발생하는 updated_since 값이 있는 클러스터의 행을 삭제합니다. 형식은 GlideDateTime으로 제공해야 합니다.
    { "updatedUntil" : "String" }
    options.sequenceUntil 문자열 클러스터에 대한 행을 삭제합니다. ML 클러스터 상세 정보 [ml_cluster_detail] 테이블에서 이 값 앞에 발생하는 insert_sequence 값을 사용합니다. 시퀀스 위치 시작점 값은 1입니다. 
    { "sequenceUntil" : Number }
    표 4. 반환
    유형 설명
    번호 ML 클러스터 상세 정보 [ml_cluster_detail] 테이블에서 삭제된 행의 수입니다.

    다음 예제에서는 '2020-06-28 02:50:53' 이전의 updated_since 시간이 있는 클러스터의 행을 삭제하는 방법을 보여줍니다.

    var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");

var mlSolutionVersion = mlSolution.getActiveVersion();

var options = {};
options.updatedUntil = '2020-06-28 02:50:53';

var results = mlSolutionVersion.deleteClusterAssignments(options);

gs.print("Number of deleted rows: "+results);

    출력:

    Number of deleted rows: 6417

    다음 예에서는 1000 이전에 순차적으로 배치된 updated_since 있는 클러스터의 행을 삭제하는 방법을 보여 줍니다.

    var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");

var mlSolutionVersion = mlSolution.getActiveVersion();

var options = {};
options.sequenceUntil = 1000;

var results = mlSolutionVersion.deleteClusterAssignments(options);

gs.print("Number of deleted rows: "+results);

    출력:

    Number of deleted rows: 999

    ClusteringSolutionVersion - getClusterAssignments(객체 옵션)

    클러스터링 솔루션에 대한 할당을 가져옵니다.

    표 5. 매개변수
    이름 유형 설명
    옵션 객체 클러스터링 솔루션 내에서 그룹, 수준, 시스템 업데이트 시간 및 테이블 행 번호별로 반환된 결과의 범위를 좁히는 데 사용할 값입니다. 최소 하나의 인수를 지정해야 합니다.
    {
     "cluster_id": "String",
     "group_by": "String",
     "limit": Number,
     "sequenceSince": Number,
     "sequenceUntil": Number,
     "topNPerCluster": Number,
     "updatedSince": "String",
     "updatedUntil": "String"
}
    options.cluster_id 문자열 옵션입니다. 클러스터 요약 [ml_cluster_summary] 테이블에 있는 교육된 솔루션의 클러스터 ID입니다.
    options.group_by 문자열 옵션입니다. 클러스터 구성원 자격을 검색할 세부 항목 필드(예: assignment_group)를 식별합니다.

    이 필드는 클러스터링 정의 양식의 그룹화 기준 사용 확인란에 제공된 옵션과 동일한 그룹화를 제공합니다. 제공되는 정보는 테이블 필드에서 선택한 테이블에 따라 달라집니다. 자세한 내용은 클러스터링 솔루션 만들기 및 교육을 참조하십시오 .
    옵션.제한 번호 옵션입니다. 검색할 클러스터 할당의 최대 수입니다.
    options.sequenceSince 번호 테이블 시퀀스에서 시작 위치입니다. insert_sequence 사용하도록 설정되고 ML 클러스터 정보 [ml_cluster_detail] 테이블에서 이 값 뒤에 배치된 클러스터에 대한 정보를 반환합니다. 시퀀스 위치 시작점 값은 1입니다.
    options.sequenceUntil 번호 클러스터에 대한 할당을 반환합니다. ML 클러스터 상세 정보 [ml_cluster_detail] 테이블에서 이 값 앞에 발생하는 insert_sequence 값을 사용합니다. 시퀀스 위치 시작점 값은 1입니다.
    options.topNPerCluster 번호 각 클러스터에 대해 수신할 상위 결과 수입니다.
    options.updatedSince 문자열 옵션입니다. 날짜 및 시간입니다. 제공된 값 뒤에 sys_updated_on 클러스터에 대한 정보를 반환합니다. GlideDateTime입니다.
    options.updatedUntil 문자열 옵션입니다. 날짜 및 시간입니다. 제공된 값 앞에 sys_updated_on 클러스터에 대한 정보를 반환합니다. GlideDateTime입니다.
    표 6. 반환
    유형 설명
    배열 cluster_id 기준으로 오름차순으로 클러스터 정보를 포함하는 객체의 목록입니다.
    [
    {
       "cluster_id": "String",
       "group_by": "String",
       "rec_display_id": "String",
       "rec_sys_id": "String"
     }
]
    <object>.cluster_id 클러스터 솔루션 내의 고유한 클러스터 번호입니다.
    <object>.group_by 그룹화된 경우 이 클러스터와 연결된 분할 필드의 이름입니다.
    <object>.rec_display_id 기록 유형 및 번호
    <object>.rec_sys_id 기록 sys_id.

    다음 예제에서는 개체를 사용하여 options 클러스터링 결과를 필터링하는 방법을 보여 줍니다.

    var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("solution_name");

var mlSolutionVersion = mlSolution.getActiveVersion();

var options = {};
options.clusterId = 56;
options.topNPerCluster = 10;
options.updatedUntil = '2020-01-17 23:16:14'; 
options.updatedSince = '2020-01-17 23:16:13'; 
options.sequenceUntil = 1000; 
options.sequenceSince = 1100; 
options.limit = 100;

var results = mlSolutionVersion.getClusterAssignments(options)

gs.print(results);

    출력:

    [{"cluster_id":"1","rec_display_id":"Incident": "INC0014483","rec_sys_id":"04e33e7adb401300864adfea5e961900","group_by":"network"},
 {"cluster_id":"1","rec_display_id":"Incident": "INC0011133","rec_sys_id":"5bd23af2db401300864adfea5e96194d","group_by":"network"}]

    ClusteringSolutionVersion - getClusterInfo(객체 옵션)

    지정된 클러스터링 솔루션에 대한 정보를 가져옵니다. 매장에서. 순도 측정은 순도의 기반이 되는 클러스터링 필드에 대한 백분율로 통찰력을 제공합니다.

    표 7. 매개변수
    이름 유형 설명
    옵션 객체 옵션입니다. 클러스터링 솔루션 내에서 필터링 결과를 활성화하는 속성을 포함하는 객체입니다.
    {
  "clusterId": "String",     
  "groupBy": "String",
  "limit": "String",
  "recSysId": "String",
  "sequenceSince": Number,
  "sequenceUntil": Number,
  "updatedSince": "String",
  "updatedUntil": "String"
}

    기본값: 모든 클러스터에 대한 클러스터 구성원 자격을 반환합니다.
    options.clusterId 문자열 옵션입니다. 클러스터 요약 [ml_cluster_summary] 테이블에 있는 교육된 솔루션의 클러스터 ID입니다.
    옵션.그룹별 문자열 옵션입니다. 클러스터 구성원 자격을 검색할 세부 항목 필드(예: assignment_group)를 식별합니다.

    이 필드는 클러스터링 정의 양식의 그룹화 기준 사용 확인란에 제공된 옵션과 동일한 그룹화를 제공합니다. 제공되는 정보는 테이블 필드에서 선택한 테이블에 따라 달라집니다. 자세한 내용은 클러스터링 솔루션 만들기 및 교육을 참조하십시오 .
    옵션.제한 번호 옵션입니다. 검색할 클러스터 할당의 최대 수입니다.
    옵션.recSysId 문자열 옵션입니다. 클러스터 정보를 찾을 기록의 Sys_id입니다.
    options.sequenceSince 번호 테이블 시퀀스에서 시작 위치입니다. insert_sequence 사용하도록 설정되고 ML 클러스터 정보 [ml_cluster_detail] 테이블에서 이 값 뒤에 배치된 클러스터에 대한 정보를 반환합니다. 시퀀스 위치 시작점 값은 1입니다.
    options.sequenceUntil 번호 옵션입니다. 테이블 시퀀스의 끝 위치입니다. 클러스터에 대한 할당을 반환합니다. ML 클러스터 상세 정보 [ml_cluster_detail] 테이블에서 이 값 앞에 발생하는 insert_sequence 값을 사용합니다. 시퀀스 위치 시작점 값은 1입니다.
    options.updatedSince 문자열 옵션입니다. 날짜 및 시간입니다. 제공된 값 뒤에 sys_updated_on 클러스터에 대한 정보를 반환합니다. GlideDateTime 형식입니다.
    options.updatedUntil 문자열 옵션입니다. 날짜 및 시간입니다. 제공된 값 앞에 sys_updated_on 클러스터에 대한 정보를 반환합니다. GlideDateTime입니다.
    표 8. 반환
    유형 설명
    배열 클러스터 정보를 포함하는 객체의 목록입니다.
    [
  {   
    "cluster_concept": "String",
    "cluster_id": "String",
    "cluster_quality": "String",
    "cluster_size": "String",
    "group_by": "String",
    "insert_sequence": "String",
    "purity": "String",
    "sys_updated_on": "String"
  }
]
    <object>.cluster_concept 빈도의 내림차순으로 클러스터를 설명하는 단어 집합입니다.

    데이터 유형: 문자열
    <object>.cluster_id 클러스터 솔루션 내의 고유한 클러스터 번호입니다.
    <object>.cluster_quality 0에서 100 사이의 숫자입니다. 숫자가 높을수록 클러스터 밀도가 높음을 나타냅니다.

    데이터 유형: 문자열
    <object>.cluster_size 클러스터의 기록 수입니다.

    데이터 유형: 문자열
    <object>.group_by 그룹화된 경우 이 클러스터와 연결된 분할 필드의 이름입니다.

    데이터 유형: 문자열
    <object>.insert_sequence 클러스터 요약 [ml_cluster_summary] 테이블에 있는 클러스터의 순차적 위치 번호입니다.

    데이터 유형: 문자열
    <object>.순도 클러스터 품질의 순도를 나타내는 백분율 값입니다.
    <object>.sys_updated_on 이 클러스터가 마지막으로 업데이트된 날짜 및 시간을 나타내는 시스템 GlideDateTime 값입니다.

    데이터 유형: 문자열

    다음 예제에서는 options 개체 매개 변수를 설정하고 필터링된 클러스터 결과를 출력하는 방법을 보여 줍니다.

    var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");

var mlSolutionVersion = mlSolution.getActiveVersion();

var options = {};
options.updatedSince = '2020-05-28 02:09:53'; 
options.updatedUntil = '2020-05-28 03:15:00';
options.sequenceSince = 1;
options.limit = 10;

var results = mlSolutionVersion.getClusterInfo(options);

gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(results), null, 2));

    출력:

    [
  {
    "cluster_id": "1",
    "cluster_quality": "100",
    "cluster_size": "17",
    "purity": "",
    "insert_sequence": "8",
    "group_by": "VPN   Customer",
    "sys_updated_on": "2020-05-28 02:09:53",
    "cluster_concept": "vpn instance connection ldap user log unable usability tunnel"
  },
  {
    "cluster_id": "1",
    "cluster_quality": "100",
    "cluster_size": "10",
    "purity": "",
    "insert_sequence": "24",
    "group_by": "Live Feed",
    "sys_updated_on": "2020-05-28 02:09:53",
    "cluster_concept": "feed live user note work disable group default usability sort"
  },
  {
    "cluster_id": "1",
    "cluster_quality": "100",
    "cluster_size": "18",
    "purity": "",
    "insert_sequence": "40",
    "group_by": "Integrations",
    "sys_updated_on": "2020-05-28 02:09:53",
    "cluster_concept": "integrate usability certificate error"
  },
...
]

    ClusteringSolutionVersion - getProperties()

    솔루션 객체 속성 가져오기 및 버전 번호.

    표 9. 매개변수
    이름 유형 설명
    없음
    표 10. 반환
    유형 설명
    객체 데이터 세트의 내용 및 ClusteringSolution 버전 상세 정보. 결과는 객체 특성 설정에 따라 다릅니다.
    {
  "algorithmConfig": {Object},
  "datasetProperties": {Object},
  "domainName": "String",
  "encoder": {Object},
  "groupByFieldName": "String", 
  "inputFieldNames": [Array],
  "isActive": Boolean,
  "label": "String",
  "minRecordsPerCluster": Number,
  "name": "String",
  "processingLanguage": "String",
  "scope": "String",
  "stopwords": [Array],
  "trainingFrequency": "String",
  "updateFrequency": "String",
  "versionNumber": Number
}
    <Object>.algorithmConfig 알고리즘 구성 속성을 포함하는 JavaScript 객체입니다. 속성 결과는 속성에 설정된 algorithm 값에 따라 달라집니다.

    데이터 유형: 객체

    'algorithmConfig' : {
  "algorithm": "String",  
  // See algorithmConfig.algorithm setting description for property settings based on algorithm
}
    <Object>.algorithmConfig.algorithm 솔루션을 인코딩하는 방법입니다.
    에 대한 dbscan속성
    'algorithmConfig': {
  "algorithm": "dbscan",
  "distanceMetric": "String",
  "epsilon": Number,
  "minimumNeighbours": Number
}
    에 대한 kmeans속성
    'algorithmConfig': {
  "algorithm": "kmeans",
  "targetCoverage": Number
}

    데이터 유형: 문자열
    <Object>.algorithmConfig.distanceMetric DBSCAN 알고리즘만 해당됩니다. 유사한 데이터 객체를 스캔하기 위한 거리 메트릭입니다.

    데이터 유형: 문자열
    <Object>.algorithmConfig.epsilon DBSCAN 알고리즘만 해당됩니다. 인접 검색 반경의 크기를 나타내는 0에서 1 사이의 10진수 값입니다.

    데이터 유형: 숫자
    <Object>.algorithmConfig.minimumNeighbours DBSCAN 알고리즘만 해당됩니다. 클러스터의 일부가 되기 위해 포인트에 필요한 최소 인접 항목 수입니다. 값은 1이어야 데이터셋에서 포인트가 제외되지 않기 때문입니다 levenshteinDistance .

    데이터 유형: 숫자
    <Object>.algorithmConfig.targetCoverage K-means 알고리즘만 해당됩니다. 서로 덜 유사한 기록을 필터링하는 백분위수 필드입니다.

    데이터 유형: 숫자
    <Object>.datasetProperties

    솔루션과 연결된 DatatsetDefinition 개체의 속성을 나열합니다.

    {
  "encodedQuery": "String",
  "fieldDetails": [Array],
  "fieldNames": [Array],
  "tableName": "String"
}

    데이터 유형: 객체
    <Object>.datasetProperties.encodedQuery 표준 Glide 형식으로 인코딩된 쿼리 문자열입니다. 인코딩된 쿼리 문자열을 참조하세요.

    데이터 유형: 문자열
    <Object>.datasetProperties.fieldDetails 필드 속성을 지정하는 JavaScript 객체의 목록입니다.

    데이터 유형: 객체 배열

    [
  {
    "name": "String",
    "type": "String"
  }
]
    <Object>.datasetProperties.fieldDetails.name 이 데이터 세트를 제한할 정보의 유형을 정의하는 필드의 이름입니다.

    데이터 유형: 문자열
    <Object>.datasetProperties.fieldDetails.type 머신 러닝 필드 유형입니다.

    데이터 유형: 문자열
    <Object>.datasetProperties.fieldNames 문자열로 지정된 테이블의 필드 이름 목록입니다. 예: "fieldNames" : ["short_description", "priority"].

    데이터 유형: 배열
    <Object>.datasetProperties.tableName 데이터 세트의 테이블 이름입니다. 예: "tableName" : "Incident".

    데이터 유형: 문자열
    <Object>.domainName 이 데이터 세트와 연결된 도메인 이름입니다. 도메인 분리 및 예측 인텔리전스를 참조하십시오.

    데이터 유형: 문자열
    Object.encoderProperties 이 솔루션에 할당된 인코더 개체입니다. 인코더 - 인코더(객체 구성) 문서를 참조하십시오.

    데이터 유형: 객체
    Object.groupByFieldName 시스템에서 기록을 하나 이상의 클러스터로 그룹화하는 기준이 되는 필드 이름입니다.

    데이터 유형: 문자열
    Object.inputFieldNames 문자열로 된 입력 필드 이름의 목록입니다. 모델은 예측에 사용되는 이러한 필드를 사용합니다.

    데이터 유형: 문자열
    <Object>.isActive 이 버전이 활성 상태인지 여부를 나타내는 플래그입니다.
    유효한 값은 다음과 같습니다.
    • true: 버전이 활성 상태입니다.
    • false: 버전이 활성화되지 않았습니다.

    데이터 유형: 문자열
    <Object>.레이블 예측 작업을 식별합니다. 
    {
  "label": "my first prediction"
}

    데이터 유형: 문자열
    <Object>.minRecordsPerCluster 모든 클러스터에서 허용되는 최소 기록 수입니다.

    데이터 유형: 숫자
    <Object>.이름 시스템에서 할당한 이름입니다.

    데이터 유형: 문자열
    <Object>.processingLanguage 두 글자 ISO 639-1 언어 코드 형식의 처리 언어입니다.

    데이터 유형: 문자열
    <Object>.범위 객체 범위입니다. 현재 유일하게 유효한 값은 전역입니다.

    데이터 유형: 문자열
    <Object>.stopwords 옵션입니다. 속성 설정에 따라 language 시스템이 자동으로 생성하는 문자열의 사전 설정 목록입니다. 자세한 내용은 사용자 지정 중지 단어 목록 만들기를 참조하세요.

    데이터 유형: 배열
    <Object>.trainingFrequency 모델을 재교육하는 빈도입니다.
    가능한 값:
    • every_30_days
    • every_60_days
    • every_90_days
    • every_120_days
    • every_180_days
    • run_once
    기본값: run_once

    데이터 유형: 문자열
    <Object>.updateFrequency 솔루션 정의에 대한 모델을 재구축해야 하는 빈도입니다.
    가능한 값:
    • do_not_update
    • every_1_day
    • every_1_hour
    • every_6_hours
    • every_12_hours
    • every_1_minute
    • every_15_minutes
    • every_30_minutes
    기본값: do_not_update

    데이터 유형: 문자열
    <Object>.versionNumber 의 버전 번호 ClusteringSolution 객체입니다.

    다음 예에서는 저장소에 있는 활성 객체 버전의 속성을 가져옵니다.

    // Get properties
var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get('ml_x_snc_global_global_clustering_solution');

gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mlSolution.getActiveVersion().getProperties()), null, 2));

    출력:

    *** Script: {
  "algorithmConfig": {
    "algorithm": "kmeans",
    "targetCoverage": "90"
  },
  "datasetProperties": {
    "tableName": "incident",
    "fieldNames": [
      "category",
      "short_description",
      "state",
      "description"
    ],
    "encodedQuery": "activeANYTHING"
  },
  "domainName": "global",
  "encoderProperties": {
    "datasetsProperties": [
      {
        "tableName": "incident",
        "fieldNames": [
          "assignment_group",
          "short_description",
          "description"
        ],
        "encodedQuery": "activeANYTHING"
      }
    ],
    "domainName": "global",
    "isActive": "true",
    "label": "my encoder definition",
    "name": "ml_x_snc_global_global_my_encoder_definition",
    "processingLanguage": "en",
    "stopwords": [
      "Default English Stopwords"
    ],
    "versionNumber": "1"
  },
  "groupByFieldName": "category",
  "inputFieldNames": [
    "short_description"
  ],
  "isActive": "true",
  "label": "clustering solution",
  "minRecordsPerCluster": 2,
  "name": "ml_x_snc_global_global_clustering_solution",
  "processingLanguage": "en",
  "stopwords": [
    "Default English Stopwords"
  ],
  "updateFrequency": "do_not_update",
  "versionNumber": "1"
}

    ClusteringSolutionVersion - getStatus(부울 includeDetails)

    교육 완료 상태를 가져옵니다.

    표 11. 매개변수
    이름 유형 설명
    포함 상세 정보 부울 상태를 details반환할지 여부를 나타내는 플래그입니다.
    유효한 값은 다음과 같습니다.
    • true: 추가 상세 정보를 반환합니다.
    • false: 추가 상세 정보를 반환하지 않습니다.

    기본값: False
    표 12. 반환
    유형 설명
    객체 다음에 대한 교육 상태 정보를 포함하는 JavaScript 객체ClusteringSolution 개체입니다.
    {
  "state": "String",
  "percentComplete": "Number as a String",
  "hasJobEnded": "Boolean value as a String",
  "details": {Object}
}
    <Object>.상태 교육 완료 상태입니다. 학습 작업이 종료 상태에 도달하면 작업이 해당 상태를 벗어나지 않습니다. 상태가 터미널 hasJobEnded 이면 속성이 true로 설정됩니다.
    가능한 값:
    • fetching_files_for_training
    • preparing_data
    • 재시도
    • solution_cancelled (터미널)
    • solution_complete (터미널)
    • solution_error (터미널)
    • solution_incomplete
    • training_request_received
    • training_request_timed_out (터미널)
    • training_solution
    • uploading_solution
    • waiting_for_training

    데이터 유형: 문자열
    <Object>.hasJobEnded 교육이 완료되었는지 여부를 나타내는 플래그입니다.
    유효한 값은 다음과 같습니다.
    • true: 교육이 완료되었습니다.
    • false: 교육이 완료되지 않았습니다.

    데이터 유형: 문자열로서의 부울 값
    <Object>.percent완료 교육 완료율입니다. 완료율이 100보다 작으면 작업이 종료 상태일 수 있습니다. 예를 들어 교육 시간이 초과되는 경우입니다.

    데이터 유형: 문자열 번호

    범위: 0에서 100
    <Object>.세부 정보 추가 교육 상세 정보 목록이 포함된 객체입니다.

    데이터 유형: 객체

    다음 예제에서는 교육이 완료된 성공적인 결과를 보여 줍니다.

    // Get status
var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get('ml_x_snc_global_global_cluster_solution');

gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mlSolution.getActiveVersion().getStatus(true), null, 2)));

    출력:

    {
 "state":"solution_complete",
 "percentComplete":"100",
 "hasJobEnded":"true",
 "details":{"stepLabel":"Solution Complete"} // This information is only returned if getStatus(true);
}

    다음 예제에서는 교육이 완료된 실패한 결과를 보여 줍니다.

    // Get status
var solutionName = 'ml_x_snc_global_global_cluster_solution';
var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get(solutionName);
var trainingStatus = mlSolution.getLatestVersion().getStatus();

gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(trainingStatus), null, 2));

    출력:

    {
 "state":"solution_error",
 "percentComplete":"100",
 "hasJobEnded":"true"
}

    ClusteringSolutionVersion - getTopNPurityInfo(객체 옵션)

    클러스터링 솔루션에 대한 상위 순도 결과를 가져옵니다. 순도 측정은 순도의 기반이 되는 클러스터링 필드에 대한 백분율로 통찰력을 제공합니다.

    표 13. 매개변수
    이름 유형 설명
    옵션 객체 상위 클러스터 순도 결과의 수와 형식을 결정하는 옵션입니다.
    {
  "clusterIds": [Array],
  "groupBy": [Array],
  "purityFields": [Array],
  "topN": Number,
  "topNFields": Number
}
    options.clusterIds 배열 옵션입니다. 문자열로 제공된 클러스터 ID의 목록입니다. 클러스터 ID는 클러스터 요약 [ml_cluster_summary] 테이블에 제공됩니다. 제공된 경우 이 메서드는 지정된 각 클러스터에 대한 순도 클러스터 정보를 반환합니다.

    기본값: 이 메서드는 모든 클러스터에 대한 순도 정보를 반환합니다.
    옵션.그룹별 배열 옵션입니다. 시스템에서 클러스터에서 가장 자주 발생하는 클래스를 식별하는 데 도움이 되도록 테이블의 group_by 필드 문자열 목록입니다 . 제공된 경우 group_by 필드를 사용하는 클러스터 솔루션에 대한 순도 정보를 반환합니다. 클러스터 요약 [ml_cluster_summary] 테이블에는 클러스터 및 연결된 모든 그룹화 기준 값이 나열됩니다.

    이 필드는 클러스터링 정의에서 그룹 기준을 사용하는 클러스터에만 적용됩니다. 적합한 필드는 테이블 필드에 나열됩니다. 그룹화 기준 기능에 대한 자세한 내용은 클러스터링 솔루션 생성 및 교육을 참조하십시오.
    options.purityFields 배열 옵션입니다. 순도 필드 문자열 목록입니다. 제공된 경우 이 메서드는 이러한 순도 필드에 대한 정보만 반환합니다. 클러스터 요약 [ml_cluster_summary] 테이블 목록에서 클러스터의 순도 값을 볼 수 있습니다.
    주:
    and가 top_n_fields 모두 purity_fields 제공되면, 이 메서드는 먼저 반환 top_n_fields 한 다음 에서 purity_fields필드를 선택합니다.

    기본값: 클러스터에 대해 저장된 모든 순도 필드에 대한 순도 정보를 반환합니다.
    옵션.topN 번호 옵션입니다. 각 순도 필드에 대해 가장 높은 값으로 반환할 예측 수를 제한합니다.

    최댓값: 10

    기본값: 각 순도 필드에 대한 모든 순도 정보를 반환합니다.
    options.topNFields 번호 옵션입니다. 각 클러스터에 대해 순도가 가장 높은 필드로 반환되는 순도 필드 수를 제한합니다.

    최댓값: 10

    기본값: 클러스터의 모든 필드를 반환합니다.
    표 14. 반환
    유형 설명
    문자열 순도 필드와 상세 정보가 있는 클러스터 목록을 포함하는 JSON 형식의 문자열입니다.
    주:
    결과는 입력 매개변수의 options 설정에 따라 달라집니다.

    다음 정보는 클러스터 순도 결과가 정렬되고 분류되는 방법을 보여줍니다. 실제 출력은 예를 참조하십시오.

    {
  "<clusterID>":[
    // List sorted by purity per field
    { "<fieldName>":[
      // List sorted by purity per field value
      {"<field_val1_1>":"<purity>"},
        // Additional field values
    ]},
    // Additional fields
  ],	  
  // Additional clusters
}
    String.<clusterID> 클러스터당 순도 값을 기준으로 내림차순으로 정렬된 클러스터 목록입니다.

    데이터 유형: 배열
    String.<clusterID>.<field> 필드당 순도 값에 따라 내림차순으로 정렬된 순도 필드를 나타내는 객체 목록입니다. options.top_n_fields 입력 객체 매개변수 속성은 반환되는 필드 수를 결정합니다.
    "<field>":[{"<field_val>":"<purity>"}]}

    데이터 유형: 배열
    String.<clusterID>.<field>.<values> 필드 값과 순도를 포함하는 객체의 목록입니다. 예를 들어, {"priority":[{"5":"100"}]} 는 점수가 5이고 순도 값이 100%인 우선순위 필드입니다. 결과는 순도 백분율에 따라 내림차순으로 나열됩니다. options.top_n 입력 객체 매개변수 속성은 반환되는 결과 수를 결정합니다.

    데이터 유형: 배열

    다음 예제에서는 특정 클러스터 솔루션의 범주 필드에 대해 상위 2개의 순도 결과를 가져오는 방법을 보여 줍니다.

    var solution = new GlideRecord('ml_solution');
solution.addQuery('sys_id', '<clustering_solution_sys_id>');
solution.addQuery('active', 'true');
solution.query();

while (solution.next()) {

  var options = {};
  options.clusterIds = ['1', '3', '5'];
  options.purityFields = ['category'];
  options.topN = '2';
  options.topNFields = '2';

  var clustering = new sn_ml.ClusteringSolutionVersion(solution);
  var results = clustering.getTopNPurityInfo(options);

  gs.info(results);
}

    출력은 options 매개변수에 제공된 설정에 따라 순도 인사이트를 표시합니다.

    {"1":[{"category":[{"network":"99.96"},{"inquiry":"0.04"}]}],"3":[{"category":[{"Systems Engineering":"100"}]}],
"5":[{"category":[{"Security":"100"}]}]}

    ClusteringSolutionVersion - getUpdateStatus()

    가장 최근의 클러스터링 솔루션 업데이트 작업의 상태를 가져옵니다.

    표 15. 매개변수
    이름 유형 설명
    없음
    표 16. 반환
    유형 설명
    문자열 클러스터링 솔루션 업데이트의 상태입니다.
    상태:
    • 구성 또는 네트워크 오류
    • 솔루션 업데이트 도중 오류 발생
    • 업데이트를 위해 파일 가져오는 중
    • 데이터 준비 중
    • 권한 해제됨
    • 업데이트 완료
    • 업데이트가 취소됨
    • 업데이트 요청 수신됨
    • 업데이트 요청 시간 초과
    • 솔루션 업데이트
    • 업로드 중
    • 대기 중

    다음 예제에서는 클러스터링 솔루션의 업데이트 상태를 가져오는 방법을 보여 줍니다.

    var myCluster = new sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");

gs.print(JSON.stringify(myCluster.getActiveVersion().getUpdateStatus()));

    출력:

    "Update Complete"

    ClusteringSolutionVersion - getVersionNumber()

    의 버전 번호를 가져옵니다. 솔루션 객체입니다.

    표 17. 매개변수
    이름 유형 설명
    없음
    표 18. 반환
    유형 설명
    문자열 버전 번호입니다.

    다음 예제에서는 버전 번호를 가져오는 방법을 보여 줍니다.

    // Get version number
var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get('ml_x_snc_global_global_clustering_solution');

gs.print("Version number: "+JSON.stringify(JSON.parse(mlSolution.getActiveVersion().getVersionNumber()), null, 2));

    출력:

    Version number: 1

    ClusteringSolutionVersion - predict(Object input, Object options)

    예측에 대한 입력 데이터를 가져옵니다.

    표 19. 매개변수
    이름 유형 설명
    입력 객체 글라이드레코드 또는 필드 이름과 값을 키-값 쌍으로 포함하는 JSON 객체의 배열입니다.
    옵션 객체 예측 결과를 필터링하기 위한 선택적 값입니다.
    {
  "apply_threshold": Boolean,
  "top_n": Number
}
    options.apply_threshold 부울 솔루션의 임계값을 확인하고 결과 집합에 적용할지 여부를 나타내는 플래그입니다.
    유효한 값은 다음과 같습니다.
    • true: 신뢰도가 임계값보다 큰 결과를 반환합니다.
    • false: 모든 결과를 반환합니다.

    기본값: True
    options.top_n 번호 제공된 경우 지정된 예측 수까지 상위 결과를 반환합니다.
    표 20. 반환
    유형 설명
    객체 sys_id 또는 record_number별로 정렬된 예측 결과를 포함하는 JSON 객체입니다. 
    {
    <identifier>: [Array]
}
    <Object>.<identifier> 각 예측 결과에 대한 상세 정보가 포함된 객체의 목록입니다.

    데이터 유형: 객체 배열

    <identifier>: [
  {
    "confidence": Number,
    "predictedSysId": "String",
    "predictedValue": "String", 
    "threshold": Number
  }
]
    <Object>.<identifier>.<object>. 자신 예측과 연결된 신뢰도의 값입니다. 예를 들어 53.84입니다.

    데이터 유형: 숫자
    <Object>.<identifier>.<object>. 예측된 SysId 예측 값의 sys_id입니다. 결과는 정보가 예측되는 모든 테이블에서 나올 수 있습니다.

    데이터 유형: 문자열
    <Object>.<identifier>.<object>. 예측값 예측 결과를 나타내는 값입니다.

    데이터 유형: 문자열
    <Object>.<identifier>.<object>. 문지방 예측과 연결된 구성된 임계치의 값입니다.

    데이터 유형: 숫자

    다음 예는 입력에 대해 GlideRecord by sys_id를 사용하고 상위 3개 결과로 제한하고 임계값을 제외하는 선택적 매개변수를 포함하는 predict() 메서드에 대한 예측 결과를 표시하는 방법을 보여줍니다.

    var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get('ml_incident_categorization');

// single GlideRecord input
var input = new GlideRecord("incident");
input.get("<sys_id>");

// configure optional parameters
var options = {};
options.top_n = 3;
options.apply_threshold = false;

var results = mlSolution.getVersion(1).predict(input, options);
// pretty print JSON results
gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(results), null, 2));
    {
  "<sys_id/gr>": [
    {
      "confidence": 62.10782320780268,
      "threshold": 20.36,
      "predictedValue": "Clone Issues",
      "predictedSysId": ""
    },
    {
      "confidence": 6.945237375770391,
      "threshold": 16.63,
      "predictedValue": "Instance Administration",
      "predictedSysId": ""
    },
    {
      "confidence": 5.321061076300759,
      "threshold": 23.7,
      "predictedValue": "Administration",
      "predictedSysId": ""
    }
  ]
}

    다음 예제에서는 필드 이름 배열을 입력에 대한 키-값 쌍으로 사용하고 상위 3개 결과로 제한하고 임계값을 제외하는 선택적 매개변수를 포함하는 predict() 메서드에 대한 예측 결과를 표시하는 방법을 보여줍니다.

    var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_incident_categorization");

// key-value pairs input
var input = [{"short_description":"my email is not working"}, {short_description:"need help with password"}];

// configure optional parameters
var options = {};
options.top_n = 3;
options.apply_threshold = false;
var results = mlSolution.predict(input, options);

// pretty print JSON results
gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(results), null, 2));
    {
  "1": [
    {
      "confidence": 37.5023032262591,
      "threshold": 10.72,
      "predictedValue": "Authentication",
      "predictedSysId": ""
    },
    {
      "confidence": 24.439964862166583,
      "threshold": 23.7,
      "predictedValue": "Administration",
      "predictedSysId": ""
    },
    {
      "confidence": 11.736320486031047,
      "threshold": 100,
      "predictedValue": "Security",
      "predictedSysId": ""
    }
  ],
  "2": [
    {
      "confidence": 99,
      "threshold": 17.77,
      "predictedValue": "Email",
      "predictedSysId": ""
    },
    {
      "confidence": 3.182137005157543,
      "threshold": 10.72,
      "predictedValue": "Authentication",
      "predictedSysId": ""
    },
    {
      "confidence": 2.8773826570713514,
      "threshold": -1,
      "predictedValue": "Email (I/f)",
      "predictedSysId": ""
    }
  ]
}

    ClusteringSolutionVersion - submitUpdateJob(객체 옵션)

    옵션을 사용하여 클러스터링 업데이트 작업을 제출하여 결과를 특정 테이블로 좁히고 일치하는 기록을 필터링합니다.

    표 21. 매개변수
    이름 유형 설명
    옵션 객체 클러스터링 솔루션 업데이트의 기준이 되는 옵션을 포함하는 JavaScript 객체입니다.
    {
        "filter" : "String",
        "table" : "String"
    }
    옵션.필터 문자열 표준 Glide 형식으로 인코딩된 쿼리 문자열입니다. 인코딩된 쿼리 문자열을 참조하세요. 제공된 필터를 기반으로 업데이트 작업을 실행할 수 있습니다.
    옵션.테이블 문자열 업데이트 작업을 실행할 테이블의 이름입니다.
    표 22. 반환
    유형 설명
    안 함

    다음 예제에서는 업데이트 작업을 제출하는 방법을 보여 줍니다.

    var myCluster = new sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");

var options = {"filter" : "precision", "table" : "incident"};

myCluster.getActiveVersion().submitUpdateJob(options);