✓ 文件回写 ✕ 属性回写 ✓ 直接返回 ✓ 流式返回 ✕ 统计值

概述

皮尔森相关系数（Pearson Correlation Coefficient）是衡量两个可定量的变量之间线性关系强度和方向的最常用方法。在图中，节点可由它们的 N 个数值属性（特征）来量化。

皮尔森相关系数（r）的定义为两个变量 X = (x₁, x₂, ..., x_n) 和 Y = (y₁, y₂, ..., y_n) 之间的协方差和两者标准差乘积的比值：

皮尔森相关系数的取值范围是 [-1,1]：

特殊说明

• 两个节点的皮尔森相关系数理论上不依赖它们之间的连通性。

语法

• 命令：algo(similarity)
• 参数：

本算法有两种计算模式：

1. 配对：同时配置 ids/uuids 和 ids2/uuids2 时，将 ids/uuids 中的每个节点分别与 ids2/uuids2 中的每个节点配对（忽略相同节点），逐对计算相似度。
2. 选拔：仅配置 ids/uuids 时，对于其中的每个节点，计算其与图中其他所有节点的相似度，返回所有或限定个数的与其相似度大于 0 的结果，并按相似度降序排列。

示例

示例图包含 4 个产品（忽略边），每个产品包含 price、weight、width 和 height 属性：

文件回写

algo(similarity).params({
  uuids: [1], 
  uuids2: [2,3,4],
  node_schema_property: ['price', 'weight', 'width', 'height'],
  type: 'pearson'
}).write({
  file:{ 
    filename: 'pearson'
  }
})

结果：文件 pearson

product1,product2,0.998785
product1,product3,0.474384
product1,product4,0.210494

algo(similarity).params({
  uuids: [1,2,3,4],
  node_schema_property: ['price', 'weight', 'width', 'height'],
  type: 'pearson'
}).write({
  file:{ 
    filename: 'list'
  }
})

结果：文件 list

product1,product2,0.998785
product1,product3,0.474384
product1,product4,0.210494
product2,product1,0.998785
product2,product3,0.507838
product2,product4,0.253573
product3,product2,0.507838
product3,product1,0.474384
product3,product4,0.474021
product4,product3,0.474021
product4,product2,0.253573
product4,product1,0.210494

直接返回

algo(similarity).params({
  uuids: [1,2], 
  uuids2: [2,3,4],
  node_schema_property: ['price', 'weight', 'width', 'height'],
  type: 'pearson'
}) as p
return p

结果：p

algo(similarity).params({
  uuids: [1,2],
  type: 'pearson',
  node_schema_property: ['price', 'weight', 'width', 'height'],
  top_limit: 1
}) as top
return top

结果：top

流式返回

algo(similarity).params({
  uuids: [3], 
  uuids2: [1,2,4],
  node_schema_property: ['@product.price', '@product.weight', '@product.width'],
  type: 'pearson'
}).stream() as p
where p.similarity > 0
return p

结果：p

algo(similarity).params({
  uuids: [1,3],
  node_schema_property: ['price', 'weight', 'width', 'height'],
  type: 'pearson',
  top_limit: 1
}).stream() as top
return top

结果：top