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v5.0
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    v5.0

      k-Core

      HDC

      概述

      k-Core算法能识别图中最大的连通子图,其中所有节点的度不小于 k。它常用来识别和提取图中紧密连通的群组,以便做进一步分析。该算法广泛应用于金融风险控制、社交网络分析和生物学等多个研究领域。k-Core算法的主要优势之一是时间复杂度低(线性),因此能高效地处理大型图。此外,k-Core生成的子图具有良好的直观可解释性,有助于理解图的结构模式和关系。

      普遍接受的k-Core概念最早是由Seidman提出的:

      基本概念

      k-Core

      图的k-Core子图是通过迭代剪枝过程得到的。从原图开始,按顺序反复从图中去掉度小于k的节点,直到剩余节点的度均大于或等于k。

      以下是获取图的3-core子图的修剪过程。在第一轮中,度数小于3的节点{a, d, f}被移除,这影响到节点b在第二轮中被移除。第二轮之后,所有剩余节点的度数都不少于3,因此修剪过程结束,该图的3-core是由节点{c, e, g, h}诱导的。

      嬴图的k-Core算法识别图中每个连通分量的k-core子图。

      特殊说明

      • k-Core算法忽略图中的自环边。在计算相应节点的度时,不考虑它的自环边。
      • k-Core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"}, {_id:"H"}, {_id:"I"}])
      insert().into(@default).edges([{_from:"A", _to:"C"}, {_from:"B", _to:"B"}, {_from:"B", _to:"D"}, {_from:"C", _to:"B"}, {_from:"C", _to:"D"}, {_from:"E", _to:"D"}, {_from:"E", _to:"F"}, {_from:"E", _to:"G"}, {_from:"E", _to:"H"}, {_from:"F", _to:"D"}, {_from:"G", _to:"D"}, {_from:"G", _to:"F"}, {_from:"I", _to:"A"}])
      

      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_kcore

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

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

      参数

      算法名:k_core

      参数名
      类型
      规范
      默认值
      可选
      描述
      k Integer ≥1 / k-Core子图中,每个节点的最小度为k
      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;该选项仅在文件回写模式下生效

      文件回写

      CALL algo.k_core.write("hdc_kcore", {
        params: {
          k: 3,
          return_id_uuid: "id"
        },
        return_params: {
          file: {
            filename: "3-core.txt"
          }
        }
      })
      

      algo(k_core).params({
        project: "hdc_kcore",
        k: 3,
        return_id_uuid: "id"  
      }).write({
        file: {
          filename: "3-core.txt"
        }
      })
      

      结果:

      _id
      G
      F
      E
      D
      

      完整返回

      CALL algo.k_core("hdc_kcore", {
        params: {
          k: 2
        },
        return_params: {}
      }) YIELD k2
      RETURN k2
      

      exec{
        algo(k_core).params({
          k: 2
        }) as result
        return result
      } on hdc_kcore
      

      [{"id":"G","uuid":"13690943966717935617","schema":"default","values":{}}]
      [{"id":"D","uuid":"288231475663339522","schema":"default","values":{}}]
      [{"id":"F","uuid":"2882304861028745219","schema":"default","values":{}}]
      [{"id":"B","uuid":"3530823207370096641","schema":"default","values":{}}]
      [{"id":"E","uuid":"10520409829049106435","schema":"default","values":{}}]
      [{"id":"C","uuid":"12033619303845593090","schema":"default","values":{}}]
      

      流式返回

      CALL algo.k_core("hdc_kcore", {
        params: {
          k: 3
        },
        return_params: {
          stream: {}
        }
      }) YIELD r
      FOR node in r
      RETURN node._id
      

      exec{
        algo(k_core).params({
          k: 3
        }).stream() as r
        uncollect r as node
        return node._id
      } on hdc_kcore
      

      结果:

      node._id
      G
      D
      F
      E
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