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      共同邻居

      概述

      共同邻居(Common Neighbors)是指与两个节点都有连接的节点。两个节点的共同邻居数量可以描述它们之间的紧密度。

      基本概念

      共同邻居

      共同邻居(数量)的计算公式为:

      其中,N(x)N(y) 分别是节点 xy 的邻居集合。CN(x,y) 值越大,代表两个节点越紧密;如果值为 0 意味着两个节点不紧密。

      以上图为例,蓝色、红色节点的共同邻居为黄、绿两个节点。

      特殊处理

      孤点、不连通图

      孤点与图中任何其它节点之间没有边,本算法不计算孤点与任何节点的共同邻居,也不计算处于不同连通分量中的两个节点的共同邻居。

      自环边

      在计算邻居节点时,本算法会忽略所有自环边。

      有向边

      对于有向边,本算法会忽略边的方向,按照无向边进行计算。

      结果和统计值

      以下面的图为例,运行本算法:

      算法结果:计算 3 号点与其他每个节点的共同邻居数量,返回 node1node2num 三列

      node1 node2 num
      3 1 1
      3 2 1
      3 4 2
      3 5 2
      3 6 1
      3 7 1

      算法统计值:

      命令和参数配置

      • 命令:algo(topological_link_prediction)
      • params() 参数配置项如下:
      名称
      类型
      默认值
      规范 描述
      ids 或 uuids []_id 或 []_uuid / 必填 待计算的第一组节点的 ID 或 UUID;第一组的每个节点与第二组的每个节点组成点对进行计算
      ids2 或 uuids2 []_id 或 []_uuid / 必填 待计算的第二组节点的 ID 或 UUID;第一组的每个节点与第二组的每个节点组成点对进行计算
      type string Adamic_Adar Adamic_Adar 或 Common_Neighbors 或 Preferential_Attachment 或 Resource_Allocation 或 Total_Neighbors 节点对紧密度度量方法,Adamic_Adar 或忽略代表 AA 指标,Common_Neighbors 代表共同邻居,Preferential_Attachment 代表优先连接,Resource_Allocation 代表资源分配,Total_Neighbors 代表总邻居数
      limit int -1 >=-1 需要返回的结果条数,-1 或忽略表示返回所有结果

      算法执行

      任务回写

      1. 文件回写

      配置项 各列数据
      filename node1,node2,num

      示例:计算 3 号点和其他所有点的共同邻居数量,将算法结果回写至名为 cn 的文件

      algo(topological_link_prediction).params({
        uuids: [3],
        uuids2: [1,2,4,5,6,7],
        type: "Common_Neighbors"
        }).write({
        file:{ 
          filename: "cn"
        }
      })
      

      2. 属性回写

      算法不支持属性回写。

      3. 统计回写

      算法无统计值。

      直接返回

      别名序号
      类型
      描述 列名
      0 []perNodePair 点对的紧密度 node1, node2, num

      示例:计算 3 号点和 4 号点的共同邻居数量,将算法结果定义为别名 number 并返回

      algo(topological_link_prediction).params({
        uuids: [3],
        uuids2: [4],
        type: "Common_Neighbors"
      }) as number 
      return number 
      

      流式返回

      别名序号
      类型
      描述 列名
      0 []perNodePair 点对的紧密度 node1, node2, num

      示例:分别计算 1 号点和 5、6、7 号点的共同邻居数量,返回结果并按照紧密度降序排列

      algo(topological_link_prediction).params({
        uuids: [1],
        uuids2: [5,6,7],
        type: "Common_Neighbors"
      }).stream() as cn 
      return cn order by cn.num desc 
      

      实时统计

      算法无统计值。

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