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    v5.0

      K边连通分量

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

      概述

      K边连通分量(k-Edge Connected Components)算法旨在根据图中的边来识别具有强关联的节点组。该算法关注的是边的连接情况,以揭示图中节点之间的紧密关系和群组结构。通过考虑边的连通性,该算法能够识别出在图中形成紧密连接的节点组,这些节点组可能代表着社区、集群或其他相关的结构。

      算法的相关资料如下:

      基本概念

      边连通性

      图的边连通性(Edge Connectivity)是指为降低或破坏图的连通性所需移除的最小边数。换句话说,它表示了图在面对边的缺失或故障时能够恢复到连通状态的能力。对于给定的图G=(V, E),如果在删除任意k-1或更少条边后,图G仍然保持连通,则称图G具有k边连通性。

      边连通性也可以理解为图中任意两个节点之间的边不相交路径(Edge-disjoint Paths)的最大数量。如果图的边连通性为k,则表示图中任意一对节点之间存在k条边不相交路径。

      下面展示的是一个具有3边连通性的图以及每对节点之间的所有边不相交路径。

      一组边不相交路径是指它们没有任何共同边。

      K 边连通分量

      K边连通分量算法的目标不是确定全图G是否具有k边连通性,而是要找到图中具有k边连通性的最大节点子集Vi⊆V,由Vi诱导的子图具有k边连通性。

      举例来说,在社交网络中,我们可能更感兴趣的是发现那些紧密联系的人群,而不是计算整个社交网络的全局连通性。

      特殊说明

      • 当k=1时,相当于寻找图的连通分量。
      • K边连通分量算法忽略边的方向,按照无向边进行计算。

      语法

      • 命令:algo(kcc)
      • 参数:
      名称
      类型
      规范
      默认
      可选
      描述
      k int >1 / K边连通分量中,任意一对节点之间存在k条边不相交路径

      示例

      示例图如下:

      文件回写

      配置项
      回写内容
      描述
      filename _id,_id,... 每个K边连通分量的节点 ID
      algo(kcc).params({
        k: 3
      }).write({
        file:{
          filename: 'result'
        }
      })
      

      结果:文件result

      F,G,I,H,
      J,K,M,L,
      
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