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v5.0
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    v5.0

      Node2Vec游走

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

      概述

      与经典的随机游走不同,Node2Vec游走是一种有偏的随机游走(Biased Random Walk),可以以广度优先(BFS)或深度优先(DFS)的方式探索节点邻域。详情请参考 Node2Vec 算法。

      特殊说明

      • 节点可以沿自环边游走。
      • 如果游走从一个孤点开始,且该点没有自环边,那么游走在第一步后就会停止,因为没有相邻的边可以继续前进。
      • Node2Vec游走的结果与边的方向无关。

      语法

      • 命令:algo(random_walk_node2vec)
      • 参数:
      名称
      类型
      规范
      默认
      可选
      描述
      ids / uuids []_id / []_uuid / / 指定游走起点的ID/UUID;忽略表示指定全部点
      walk_length int ≥1 1 每次游走的深度,即访问的节点数量
      walk_num int ≥1 1 从每个指定节点开始的游走次数
      edge_schema_property []@<schema>?.<property> 数值类型,需LTE / 用作边权重的边属性,权重值为所有指定属性值的和;只沿着带有这些属性的边游走
      p float >0 1 返回参数;值越大,向回走的概率越小
      q float >0 1 远近参数;值大于1时倾向于在同级游走,否则倾向于向远处游走
      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,边上的数值是边属性score的值:

      文件回写

      配置项
      回写内容
      描述
      filename _id,_id,... 访问的节点的ID
      algo(random_walk_node2vec).params({
        walk_length: 6,
        walk_num: 2,
        p: 10000, 
        q: 0.0001
      }).write({
        file:{
          filename: 'walks'
      }})
      

      结果:文件walks

      J,G,H,I,H,G,
      I,H,G,F,E,C,
      H,G,H,G,F,E,
      G,H,G,H,I,H,
      F,G,E,C,D,F,
      E,F,E,F,G,H,
      D,C,D,C,E,F,
      C,D,A,B,A,C,
      B,A,C,D,F,E,
      A,B,A,B,A,C,
      J,G,F,D,C,A,
      I,H,G,F,E,C,
      H,I,H,I,H,G,
      G,F,D,C,E,F,
      F,E,C,A,B,A,
      E,F,E,F,D,C,
      D,F,D,F,E,C,
      C,D,A,B,A,C,
      B,A,C,E,F,G,
      A,C,A,C,E,F,
      

      直接返回

      别名序号 类型
      描述
      列名
      0 []perWalk 访问的节点的UUID列表 [_uuid, _uuid, ...]
      algo(random_walk_node2vec).params({
        ids: ['J'],
        walk_length: 6,
        walk_num: 3,
        p: 2000,
        q: 0.001
      }) as walks
      return walks
      

      结果:walks

      [10, 7, 6, 5, 3, 1]
      [10, 7, 6, 5, 3, 1]
      [10, 7, 8, 9, 8, 7]

      流式返回

      别名序号 类型
      描述
      列名
      0 []perWalk 访问的节点的UUID列表 [_uuid, _uuid, ...]
      algo(random_walk_node2vec).params({
        ids: ['A'],
        walk_length: 5,
        walk_num: 10,
        p: 1000,
        q: 1,
        edge_schema_property: 'score'
      }).stream() as walks
      return walks
      

      结果:walks

      [1, 3, 4, 6, 5]
      [1, 2, 1, 3, 5]
      [1, 2, 1, 3, 4]
      [1, 3, 4, 6, 7]
      [1, 3, 4, 6, 7]
      [1, 3, 5, 6, 7]
      [1, 3, 5, 6, 4]
      [1, 2, 1, 3, 5]
      [1, 3, 4, 6, 7]
      [1, 3, 4, 6, 5]
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