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      AA指标

      ✓ 文件回写 ✕ 属性回写 ✓ 直接返回 ✓ 流式返回 ✕ 统计值

      概述

      AA指标(Adamic-Adar Index)是以其提出者Lada Adamic和Eytan Adar命名的节点相似度指标。该指标基于图中两个节点的共同邻居来衡量它们之间的潜在连接强度。

      AA指标的基本思想是,度数较低的共同邻居能为两个节点间的相似度提供更有价值的信息,而度数较高的共同邻居则不然。它的计算公式如下:

      其中,N(u)是与节点u相连的节点集合。对于两个节点的每个共同邻居u,AA指标首先计算其度数|N(u)|的对数的倒数,然后将所有共同邻居的这些倒数值相加。

      AA 指标分值较高表示节点间的相似度较大,分值为0则表示两个节点间没有相似性。

      在上图中,N(D) ∩ N(E) = {B, F},其中1log|N(B)| = 1log4 = 1.6610,1log|N(F)| = 1log3 = 2.0959,因此AA(D,E) = 1.6610 + 2.0959 = 3.7569。

      特殊说明

      • AA指标算法忽略边的方向,按照无向边进行计算。

      语法

      • 命令:algo(topological_link_prediction)
      • 参数:
      名称
      类型
      规范
      默认
      可选
      描述
      ids / uuids []_id / []_uuid / / 待计算的第一组节点的ID/UUID;算法将ids/uuids中的每个节点与ids2/uuids2中的每个节点配对进行计算
      ids2 / uuids2 []_id / []_uuid / / 待计算的第二组节点的ID/UUID;算法将ids/uuids中的每个节点与ids2/uuids2中的每个节点配对进行计算
      type string Adamic_Adar Adamic_Adar 相似度衡量指标;计算AA指标时,保持此项为Adamic_Adar
      limit int ≥-1 -1 返回的结果条数,-1返回所有结果

      示例

      示例图如下:

      文件回写

      配置项 回写内容
      filename node1,node2,num
      algo(topological_link_prediction).params({
        uuids: [3],
        uuids2: [1,5,7]
      }).write({
        file:{ 
          filename: 'aa'
        }
      })
      

      结果:文件aa

      C,A,1.660964
      C,E,3.321928
      C,G,2.095903
      

      直接返回

      别名序号
      类型
      描述 列名
      0 []perNodePair 点对及相似度 node1, node2, num
      algo(topological_link_prediction).params({
        ids: 'C',
        ids2: ['A','C','E','G'],
        type: 'Adamic_Adar'
      }) as aa 
      return aa 
      

      结果:aa

      node1 node2 num
      3 1 1.66096404744368
      3 5 3.32192809488736
      3 7 2.09590327428938

      流式返回

      别名序号
      类型
      描述 列名
      0 []perNodePair 点对及相似度 node1, node2, num
      find().nodes() as n
      with collect(n._id) as nID
      algo(topological_link_prediction).params({
        ids: 'C',
        ids2: nID
      }).stream() as aa
      where aa.num >= 2
      return aa
      

      结果:aa

      node1 node2 num
      3 4 3.75686732173307
      3 5 3.32192809488736
      3 7 2.09590327428938
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