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v4.0
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    v4.0

      诱导子图

      概述

      诱导子图算法可以根据一组给定的点计算出相应的诱导子图(Induced Subgraph),并以路径的形式返回该诱导子图中的边。诱导子图是图论中的一个基本概念,常用来挖掘目标实体之间的直接关联关系。

      基本概念

      诱导子图

      指定图中的一组点为初始点,并找出两个端点均为这些初始点的所有边,这些初始点和找到的边就构成了一张诱导子图。

      上图中所有红色边的两个端点均为红色节点,其余黑色边均至少有一个端点不是红色节点,图中红色节点和红色边即为一张诱导子图。

      特殊处理

      孤点、不连通图

      孤点是有效的起始点。

      如果给定的多个初始点位于图的不同连通分量中,那么这些初始点将会在各连通分量中分别产生诱导子图。

      自环边

      起始点的自环边必然是诱导子图中的边。

      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

      以下面包含 10 个点的图为例,运行诱导子图算法:

      算法结果:指定点 UUID = 1,3,4,7,10,返回找到的诱导子图(一步路径列表)

      1 -->[102]--> 3
      3 -->[105]--> 4
      4 -->[106]--> 1
      4 -->[107]--> 1
      7 -->[109]--> 7

      算法统计值:

      命令和参数配置

      • 命令:algo(subgraph)
      • 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 需要组装的点的 ID 或 UUID 列表
      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 描述
      filename _id--[_uuid]--_id 起点 ID -- 边 UUID -- 终点 ID

      示例:指定点 UUID = 1,3,4,7,10 计算诱导子图,将算法结果回写至名为 paths 的文件

      algo(subgraph).params({
        uuids: [1,3,4,7,10]
      }).write({
        file:{
          filename: "paths"
          }
      })
      

      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 []path 构成子图的一步路径,即起点、边、终点 _uuid -- _uuid -- _uuid 在同一列

      示例:指定点 UUID = 1,3,4,7,10 计算诱导子图,将算法结果定义为别名 path 返回

      algo(subgraph).params({
        uuids: [1,3,4,7,10]
      }) as path 
      return path
      

      流式返回

      别名序号
      类型
      描述 列名
      0 []path 构成子图的一步路径,即起点、边、终点 _uuid -- _uuid -- _uuid 在同一列

      示例:指定点 UUID = 6,7 计算诱导子图,返回构成子图的路径的全部信息

      algo(subgraph).params({
        uuids: [6,7]
      }).stream() as p
      with pedges(p) as e
      find().edges(e) return edges{*}
      

      实时统计

      算法无统计值。

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