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    v5.0

      k-Truss

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

      概述

      k-Truss算法能识别图中称为Truss(桁架)的最大的、紧密连接的子图。该算法在各个领域都有广泛的应用,包括社交网络、生物网络和交通网络,通过发现密切相关的节点组成的社区或集群,k-Truss算法为复杂网络的结构和连通性提供了有价值的见解。

      k-Truss最初由J. Cohen在2005年定义:

      基本概念

      k-Truss

      Truss的概念是根据对社交凝聚力的观察而提出的:如果两个人关系紧密,他们很可能也与他人有共同联系。由此创建k-Truss:A和B之间的连接只有在至少k-2个其他人的支持下才被认为是合法的,这些人分别与A和B有连接。换句话说,k-Truss中每条边所连接的两个节点至少有k–2个共同邻居。

      正式的定义是,k-Truss是图中的最大子图,其中每条边至少由k-2对边支撑,与该边形成三角形。

      下面是一个示例图,其中3-truss和4-truss以红色突出显示。此图没有k值为5或更大的truss。

      嬴图的k-Truss算法识别图中每个连通分量的最大Truss。

      特殊说明

      • 每个Truss中至少包含3个节点(当k≥3)。
      • 在两点之间可能存在多条边的复杂图中,Truss中的三角形是按边计数的。另请参阅三角形计算算法。
      • k-Truss算法忽略边的方向,按照无向边进行计算。

      语法

      • 命令:algo(k_truss)
      • 参数:
      名称
      类型
      规范
      默认
      可选
      描述
      k int ≥2 / k-Truss中的每条边都包含在至少k-2个三角形中

      示例

      示例图如下:

      文件回写

      配置项
      回写内容
      描述
      filename _id--[_uuid]--_id Truss中的一步路径:(起点)--(边)--(终点)
      algo(k_truss).params({k: 4}).write({
        file:{
            filename: 'truss'
        }
      })
      

      结果:文件truss

      d--[102]--a
      c--[103]--a
      d--[104]--c
      f--[105]--a
      f--[106]--d
      d--[107]--f
      f--[108]--d
      d--[109]--e
      e--[110]--f
      f--[111]--c
      k--[117]--f
      k--[119]--l
      g--[120]--k
      m--[121]--k
      i--[122]--f
      m--[123]--f
      f--[124]--g
      g--[125]--m
      m--[126]--l
      

      直接返回

      别名序号
      类型
      描述
      0 []path Truss中的一步路径:
      _uuid (起点) -- [_uuid] (边) -- _uuid (终点)
      algo(k_truss).params({k: 5}) as truss return truss
      

      结果:truss

      4--[102]--1
      4--[104]--3
      6--[105]--1
      6--[106]--4
      4--[107]--6
      6--[108]--4
      4--[109]--5
      5--[110]--6
      6--[111]--3

      流式返回

      别名序号
      类型
      描述
      0 []path Truss中的一步路径:
      _uuid (起点) -- [_uuid] (边) -- _uuid (终点)
      algo(k_truss).params({k: 5}).stream() as truss5
      with pedges(truss5) as e
      find().edges(e) as edges
      return edges{*}
      

      结果:edges

      _uuid _from _to _from_uuid _to_uuid
      102 d a 4 1
      104 d c 4 3
      105 f a 6 1
      106 f d 6 4
      107 d f 4 6
      108 f d 6 4
      109 d e 4 5
      110 e f 5 6
      111 f c 6 3
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