公共邻居 (Common Neighbors)
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此功能在 Aura Graph Analytics 中不可用。 |
公共邻居捕获了这样一个概念:两个互不相识的人如果有一个共同的朋友,那么他们比那些没有任何共同朋友的人更容易被介绍认识。
历史与解释
它是使用以下公式计算的
其中 N(x) 是与节点 x 相邻的节点集合,N(y) 是与节点 y 相邻的节点集合。
值为 0 表示两个节点不接近,而较高的值表示节点更接近。
该库包含一个用于计算两个节点之间接近度的函数。
语法
以下内容将运行算法并返回结果
RETURN gds.linkprediction.commonNeighbors(node1:Node, node2:Node, {
relationshipQuery:String,
direction:String
})
| 名称 | 类型 | 默认 | 可选 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
|
节点 |
null |
否 |
一个节点 |
|
节点 |
null |
否 |
另一个节点 |
|
字符串 |
null |
是 |
用于计算 |
|
字符串 |
BOTH (双向) |
是 |
用于计算 |
公共邻居算法示例
以下内容将投影一个示例图
CREATE
(zhen:Person {name: 'Zhen'}),
(praveena:Person {name: 'Praveena'}),
(michael:Person {name: 'Michael'}),
(arya:Person {name: 'Arya'}),
(karin:Person {name: 'Karin'}),
(zhen)-[:FRIENDS]->(arya),
(zhen)-[:FRIENDS]->(praveena),
(praveena)-[:WORKS_WITH]->(karin),
(praveena)-[:FRIENDS]->(michael),
(michael)-[:WORKS_WITH]->(karin),
(arya)-[:FRIENDS]->(karin)
以下内容将返回 Michael 和 Karin 的公共邻居数量
MATCH (p1:Person {name: 'Michael'})
MATCH (p2:Person {name: 'Karin'})
RETURN gds.linkprediction.commonNeighbors(p1, p2) AS score
score |
|---|
1.0 |
我们还可以基于特定的关系类型计算一对节点的得分。
以下内容将仅基于
FRIENDS(朋友)关系返回 Michael 和 Karin 的公共邻居数量 MATCH (p1:Person {name: 'Michael'})
MATCH (p2:Person {name: 'Karin'})
RETURN gds.linkprediction.commonNeighbors(p1, p2, {relationshipQuery: "FRIENDS"}) AS score
score |
|---|
0.0 |