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      总邻居

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

      拓扑链接预测(Topological Link Prediction)算法使用不同的指标并利用节点的拓扑属性来评估节点对之间的相似度,相似度分值较高则意味着(目前还没有连接的)两个节点在未来产生连接的可能性更大。

      概述

      总邻居(Total Neighbors)算法计算两个节点不重复的邻居总数,作为衡量它们相似性的指标。

      该算法考虑两个节点的整个邻域,相对于只关注共同邻居的算法,给出了更全面的相似性视角。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。

      总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,TN(D,E) = |N(D) ∪ N(E)| = |{B, C, E, F} ∪ {B, D, F}| = |{B, C, D, E, F}| = 5。

      特殊说明

      • 总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 Total_Neighbors Adamic_Adar 相似度衡量指标;计算总邻居时,保持此项为Total_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: 'Total_Neighbors'
      }).write({
        file:{ 
          filename: 'tn'
        }
      })
      

      结果:文件 tn

      C,A,3.000000
      C,E,3.000000
      C,G,3.000000
      

      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: 'Total_Neighbors'
      }) as tn 
      return tn 
      

      结果:tn

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

      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: 'Total_Neighbors'
      }).stream() as tn
      where tn.num >= 4
      return tn
      

      结果:tn

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