作为某些分析的一部分,我试图找到具有超过80%的单跳路径共同起源的目标。
数据类型:所有节点都是系统,唯一相关的关系是ConnectsTo
。
所以,我可以编写像
这样的查询match (n:system)-[r:ConnectsTo]->(m:system) return n,m
获取系统n
的来源m
。
我希望找到所有具有80%或更多常见源系统的系统。
请告知如何为所有系统完成此操作。我尝试使用收集,但恐怕无法编写正确的迭代。
答案 0 :(得分:1)
让我们首先创建一个简单的示例数据集:
CREATE
(s1:System {name:"s1"}),
(s2:System {name:"s2"}),
(s3:System {name:"s3"}),
(s4:System {name:"s4"}),
(s5:System {name:"s5"}),
(s1)-[:ConnectsTo]->(s3),
(s1)-[:ConnectsTo]->(s4),
(s2)-[:ConnectsTo]->(s3),
(s2)-[:ConnectsTo]->(s4),
(s2)-[:ConnectsTo]->(s5)
结果如下图所示。
我们从至少有一个共同源的节点对(m1
和m2
)开始。我们计算:
sources1Count
和sources2Count
)commonSources
)然后我们将公共源的数量与节点的源数量进行比较。根据您认为的“80%常见”,这可能会使用一些微调。需要toFloat
函数来避免类型不匹配。
查询:
MATCH (m1)<-[:ConnectsTo]-()-[:ConnectsTo]->(m2)
MATCH
(n1)-[:ConnectsTo]->(m1),
(n2)-[:ConnectsTo]->(m2)
WITH m1, m2, COUNT(DISTINCT n1) AS sources1Count, COUNT(DISTINCT n2) AS sources2Count
MATCH (m1)<-[:ConnectsTo]-(n)-[:ConnectsTo]->(m2)
WITH m1, m2, sources1Count, sources2Count, COUNT(n) AS commonSources
WHERE
// we only need each m1-m2 pair once
ID(m1) < ID(m2) AND
// similarity
commonSources / 0.8 >= sources1Count AND
commonSources / 0.8 >= sources2Count
RETURN m1, m2
ORDER BY m1.name, m2.name
这给出了以下结果。
╒══════════╤══════════╕
│m1 │m2 │
╞══════════╪══════════╡
│{name: s3}│{name: s4}│
└──────────┴──────────┘
PS。为了检查相似性,你可以使用类似的东西:
sources1Count <= toInt(commonSources / 0.8) >= sources2Count
这避免了0.8
的重复,但看起来不太好。
更新:评论中来自InverseFalcon的想法:使用SIZE
代替MATCH
和COUNT
MATCH (m1)<-[:ConnectsTo]-()-[:ConnectsTo]->(m2)
WITH m1, m2, SIZE(()-[:ConnectsTo]->(m1)) as sources1Count, SIZE(()-[:ConnectsTo]->(m2)) as sources2Count
MATCH (m1)<-[:ConnectsTo]-(n)-[:ConnectsTo]->(m2)
WITH m1, m2, sources1Count, sources2Count, COUNT(n) AS commonSources
WHERE
// we only need each m1-m2 pair once
ID(m1) < ID(m2) AND
// similarity
commonSources / 0.8 >= sources1Count AND
commonSources / 0.8 >= sources2Count
RETURN m1, m2
ORDER BY m1.name, m2.name