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      资源分配

      概述

      资源分配(Resource Allocation)算法假设节点间通过共同邻居传递资源,每个节点传递一个单位的资源,并将资源平均分配给所有邻居节点,两个节点之间的紧密度就可以用其中一个节点传递给另一个节点的资源大小来描述。这个算法是由 Tao Zhou、Linyuan Lü 和 Yi-Cheng Zhang 于 2009 年提出的,相关资料如下:

      基本概念

      资源分配

      资源分配算法用两个节点的共同邻居各自的邻居数取倒数后相加的和描述它们的紧密度,计算公式为:

      其中,N(x)N(y) 分别是节点 xy 的邻居集合,u 是节点 xy 的共同邻居。RA(x,y) 的值越大,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、红色节点的资源分配分值为黄色、绿色节点的邻居数的倒数和,即 1/4 + 1/3 = 0.5833

      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资源分配,也不计算处于不同连通分量中的两个节点的资源分配。

      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资源分配,返回 node1node2num 三列

      node1 node2 num
      3 1 0.25
      3 2 0.25
      3 4 0.5833333333333333
      3 5 0.5
      3 6 0.25
      3 7 0.3333333333333333

      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资源分配,将算法结果回写至名为 ra 的文件

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

      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 号点的资源分配,将算法结果定义为别名 score 并返回

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

      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 号点的资源分配,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: "Resource_Allocation"
      }).stream() as ra 
      return ra order by ra.num desc 
      

      实时统计

      算法无统计值。

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