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      共同邻居

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

      概述

      共同邻居(Common Neighbors)算法计算两个节点之间共同邻居的数量,作为衡量它们相似性的指标。

      该算法背后的逻辑是,如果两个节点有大量的共同邻居,它们很可能在某种意义上相似或产生连接。它的计算公式如下:

      其中,N(x)和N(y)分别是与节点x和节点y相连的节点集合。

      共同邻居数量较多表示节点间的相似度较大,数量为0则表示两个节点间没有相似性。

      在上图中,CN(D,E) = |N(D) ∩ N(E)| = |{B, F}| = 2。

      特殊说明

      • 共同邻居算法忽略边的方向,按照无向边进行计算。

      语法

      • 命令:algo(topological_link_prediction)
      • 参数:
      名称
      类型
      规范
      默认
      可选
      描述
      ids / uuids []_id / []_uuid / / 待计算的第一组节点的ID/UUID;算法将ids/uuids中的每个节点与ids2/uuids2中的每个节点配对进行计算
      ids2 / uuids2 []_id / []_uuid / / 待计算的第二组节点的ID/UUID;算法将ids/uuids中的每个节点与ids2/uuids2中的每个节点配对进行计算
      type string Common_Neighbors Adamic_Adar 相似度衡量指标;计算共同邻居时,保持此项为Common_Neighbors
      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:

      文件回写

      配置项 回写内容
      filename node1,node2,num
      algo(topological_link_prediction).params({
        uuids: [3],
        uuids2: [1,5,7],
        type: 'Common_Neighbors'
      }).write({
        file:{ 
          filename: 'cn'
        }
      })
      

      结果:文件cn

      C,A,1.000000
      C,E,2.000000
      C,G,1.000000
      

      直接返回

      别名序号
      类型
      描述 列名
      0 []perNodePair 点对及相似度 node1, node2, num
      algo(topological_link_prediction).params({
        ids: 'C',
        ids2: ['A','C','E','G'],
        type: 'Common_Neighbors'
      }) as cn 
      return cn 
      

      结果:cn

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

      流式返回

      别名序号
      类型
      描述 列名
      0 []perNodePair 点对及相似度 node1, node2, num
      find().nodes() as n
      with collect(n._id) as nID
      algo(topological_link_prediction).params({
        ids: 'C',
        ids2: nID,
        type: 'Common_Neighbors'
      }).stream() as cn
      where cn.num >= 2
      return cn
      

      结果:cn

      node1 node2 num
      3 4 2
      3 5 2
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