Question

我需要在距离方面找到给定的两个查询之间的相关性，例如：

Q1(Query1) = Computing

Q2(Query2) = RAM

让我们假设相关性路径是这样的：

计算 - ＆gt;个人计算机 - ＆gt;计算机硬件 - ＆gt;计算机组件 - ＆gt;随机存取存储器 - ＆gt; RAM

结果应为5。

现在问题是大多数像FreeBase这样的图形数据库不支持该功能。唯一的方法是递归地将一个查询与另一个查询进行比较。

问题：有一种简单快捷的方法可以做到这一点，还是有支持此功能的图形数据库？

请注意：这不是一个算法问题，我知道在理论上使用DFS或BFS可以轻松实现这一点，但是当涉及到现实时，可能会有一个节点（条目）有1000条边，我不想遍历它。

Answer 1

首先，为了找到图之间的距离，只需计算从一个节点到另一个节点的边数，然后制定某种量化来找到距离。可以将freebase实体放入图形中，然后计算两个节点之间的边数。

让我们从一个更简单的资源WordNet开始。为简单起见，我们使用NLTK的WordNet API（http://www.nltk.org/）。您可以简单地量化路径相似性（http://www.nltk.org/_modules/nltk/corpus/reader/wordnet.html）：

>>> from nltk.corpus import wordnet
>>> from nltk.corpus import wordnet as wn
>>> wn.synsets('computing')
[Synset('computer_science.n.01'), Synset('calculation.n.01'), Synset('calculate.v.01')]
>>> wn.synsets('ram')
[Synset('random-access_memory.n.01'), Synset('aries.n.01'), Synset('aries.n.03'), Synset('ram.n.04'), Synset('ram.n.05'), Synset('ram.v.01'), Synset('force.v.06'), Synset('crash.v.03'), Synset('jam.v.06')]
>>> computing = wn.synsets('computing')[0]
>>> ram = wn.synsets('ram')[0]
>>> computing.path_similarity(ram)
0.058823529411764705

请注意，使用Wordnet可能会导致比解决问题更多的问题; P.见

Answer 2

您要查找的是图表中两个节点之间的最短路径。如果您的图表未加权，则归结为breadth first search。

我假设您的相关边缘已加权，因此您需要an algorithm like dijkstra。由于您最有可能对所有对最短路径问题感兴趣，因为您可能希望稍后在任何两个节点之间查询最短路径，因此可以使用floyd Warshall algorithm。这将创建一个矩阵，其中包含所有节点对之间的所有最短路径值。

如果您将图表导入neo4j，则可以使用their floyd warshall implementation.请注意，此算法的实现在顶点数量上是立方的。所以它真的取决于你的用例选择上述哪种算法。

我附上了一些示例代码（在neo4j 1.4中），它显示了它是多么容易：

        CostEvaluator<Double> costEvaluator = new CostEvaluator<Double>() {

        public Double getCost(Relationship relationship, Direction direction) {
            return -Math.log((Double) relationship.getProperty(Messages
                    .getString("RelProperty.Cost")));
        }

    };
    CostAccumulator<Double> costAccumulator = new CostAccumulator<Double>() {

        public Double addCosts(Double c1, Double c2) {
            // TODO Auto-generated method stub
            return c1 + c2;
        }
    };
    Comparator<Double> costComparator = new Comparator<Double>() {

        public int compare(Double o1, Double o2) {
            // TODO Auto-generated method stub
            return o1.compareTo(o2);
        }
    };
    FloydWarshall<Double> fw = new FloydWarshall<Double>(1.0,
            Double.MIN_VALUE, Direction.OUTGOING, costEvaluator,
            costAccumulator, costComparator, this.currencySet,
            this.tradeSet);

    fw.reset();
    fw.calculate();

然后，您可以使用以下命令查询任何两个节点node1和node2的图形：

fw.getCost(node1, node2)

通过使用遍历框架或简单的cypher query

，btw广度优先搜索也可以在neo4j中轻松实现与您的查询完全匹配

查找两个查询之间的相关性的最简单方法

2 个答案: