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    v5.0

      共同邻居

      HDC

      概述

      共同邻居(Common Neighbors)算法计算两个节点之间共同邻居的数量,作为衡量它们相似性的指标。

      该算法背后的逻辑是,如果两个节点有大量的共同邻居,它们很可能在某种意义上相似或产生连接。它的计算公式如下:

      其中,N(x)和N(y)分别是与节点x和节点y相连的节点集合。

      共同邻居数量较多表示节点间的相似度较大,数量为0则表示两个节点间没有相似性。

      在上图中,CN(D,E) = |N(D) ∩ N(E)| = |{B, F}| = 2。

      特殊说明

      • 共同邻居算法忽略边的方向,按照无向边进行计算。

      示例图集

      创建示例图集:

      // 在空图集中逐行运行以下语句
      insert().into(@default).nodes([{_id:"A"}, {_id:"B"}, {_id:"C"}, {_id:"D"}, {_id:"E"}, {_id:"F"}, {_id:"G"}])
      insert().into(@default).edges([{_from:"A", _to:"B"}, {_from:"B", _to:"E"}, {_from:"C", _to:"B"}, {_from:"C", _to:"D"}, {_from:"C", _to:"F"}, {_from:"D", _to:"B"}, {_from:"D", _to:"E"}, {_from:"F", _to:"D"}, {_from:"F", _to:"G"}])
      

      创建HDC图集

      将当前图集全部加载到HDC服务器hdc-server-1上,并命名为 hdc_tlp

      CALL hdc.graph.create("hdc-server-1", "hdc_tlp", {
        nodes: {"*": ["*"]},
        edges: {"*": ["*"]},
        direction: "undirected",
        load_id: true,
        update: "static",
        query: "query",
        default: false
      })
      

      hdc.graph.create("hdc_tlp", {
        nodes: {"*": ["*"]},
        edges: {"*": ["*"]},
        direction: "undirected",
        load_id: true,
        update: "static",
        query: "query",
        default: false
      }).to("hdc-server-1")
      

      参数

      算法名:topological_link_prediction

      参数名
      类型
      规范
      默认值
      可选
      描述
      ids []_id / / 通过_id指定参与计算的第一组点;若未设置则计算所有点
      uuids []_uuid / / 通过_uuid指定参与计算的第一组点;若未设置则计算所有点
      ids2 []_id / / 通过_id指定参与计算的第二组点;若未设置则计算所有点
      uuids2 []_uuid / / 通过_uuid指定参与计算的第二组点;若未设置则计算所有点
      type String Common_Neighbors Adamic_Adar 指定待计算的相似度类型;计算共同邻居时,设置为Common_Neighbors
      return_id_uuid String uuid, id, both uuid 在结果中使用_uuid_id或同时使用两者来表示点
      limit Integer ≥-1 -1 限制返回的结果数;-1返回所有结果

      文件回写

      CALL algo.topological_link_prediction.write("hdc_tlp", {
        params: {
          ids: ["C"],
          ids2: ["A","E","G"],
          type: "Common_Neighbors",
          return_id_uuid: "id"
        },
        return_params: {
          file: {
            filename: "cn.txt"
          }
        }
      })
      

      algo(topological_link_prediction).params({
        project: "hdc_tlp",
        ids: ["C"],
        ids2: ["A","E","G"],
        type: "Common_Neighbors",
        return_id_uuid: "id"
      }).write({
        file: {
          filename: "cn.txt"
        }
      })
      

      结果:

      _id1,_id2,result
      C,A,1
      C,E,2
      C,G,1
      

      完整返回

      CALL algo.topological_link_prediction("hdc_tlp", {
        params: {
          ids: ["C"],
          ids2: ["A","C","E","G"],
          type: "Common_Neighbors",
          return_id_uuid: "id"
        },
        return_params: {}
      }) YIELD cn
      RETURN cn
      

      exec{
        algo(topological_link_prediction).params({
          ids: ["C"],
          ids2: ["A","C","E","G"],
          type: "Common_Neighbors",
          return_id_uuid: "id"
        }) as cn
        return cn
      } on hdc_tlp
      

      结果:

      _id1 _id2 result
      C A 1
      C E 2
      C G 1

      流式返回

      MATCH (n)
      RETURN collect_list(n._id) AS IdList
      NEXT 
      CALL algo.topological_link_prediction("hdc_tlp", {
        params: {
          ids: ["C"],
          ids2: IdList,
          type: "Common_Neighbors",
          return_id_uuid: "id"
        },
        return_params: {
          stream: {}
        }
      }) YIELD cn
      FILTER cn.result >= 2
      RETURN cn
      

      find().nodes() as n
      with collect(n._id) as IdList
      exec{
        algo(topological_link_prediction).params({
          ids: ["C"],
          ids2: IdList,
          type: "Common_Neighbors",
          return_id_uuid: "id"
        }).stream() as cn
        where cn.result >= 2
        return cn
      } on hdc_tlp
      

      结果:

      _id1 _id2 result
      C D 2
      C E 2
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