我有一些图形数据库（朋友网络，购买历史等），我坚持使用Neo4j。我计划使用community detection algorithms等Girvan Newman分析这些内容。这些算法通常返回dendrogram，表示图形从整个网络到各个节点的划分。我想知道如何坚持这些结果。我想它可以存储为单独的图形，但是有没有办法将它存储在图形本身中？我这样做的顾虑是需要创建表示组的节点，这是我想要避免的。
答案 0 :(得分：4)
大多数社区检测算法通过沿图中现有边缘聚集社区来工作; Girvan-Newman有点不寻常，因为它的切边工作。无论哪种方式，树形图都可以被视为显示图形边缘上的操作顺序。因此，不是将树形图存储为单独的对象，而是可以将属性附加到边（关系），以显示它们应合并/切割的顺序。我对Neo4j的了解非常有限，所以我会把细节留给你。
合并存在一些复杂性，因为通常会有多个等效边，每个边连接社区内的不同顶点以进行合并。基本上，只需选择一种策略，让您从边缘找出链接的社区。
答案 1 :(得分：4)
表示树形图的一种方法是作为对的列表，包含n个元素的（n-1）对。假设该对的左侧元素是其ID保持引用社区中所有元素的元素，则样本树形图可能看起来像
[[0,1],[2,3],[0,2]]
因此，另一种持久化的方法可能是存储在每个节点，在该节点将它合并到另一个节点（以及之前已合并到其中的所有节点）。
所以你将（0：0）附加到1，（1：2）到3和（2：0）到2（时间步长：节点的新'名'）。
编辑：具体地说，这可能意味着附加两个整数值属性，例如： 'merge_timestep'和'merge_into'到每个Neo4J节点对象。