数据分析之图算法: 基于Spark和Neo4j

社团发现算法

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6.1.2

　将数据导入

Neo4j

接下来对

Neo4j

执行相同的操作。下面的查询导入各节点：

WITH

"https://github.com/neo4j-graph-analytics/book/raw/master/data/"

AS

base

WITH

base + "sw-nodes.csv"

AS

uri

LOAD CSV

WITH

HEADERS FROM uri

AS

row

MERGE (:Library {id: row.id})

下面的代码导入关系。

WITH

"https://github.com/neo4j-graph-analytics/book/raw/master/data/"

AS

base

WITH

base + "sw-relationships.csv"

AS

uri

LOAD CSV

WITH

HEADERS FROM uri

AS

row

MATCH

(source:Library {id: row.src})

MATCH

(destination:Library {id: row.dst})

MERGE (source)-[:DEPENDS_ON]->(destination)

现在图已加载完毕，下面开始算法层面的工作。

6.2

　三角形计数和聚类系数

由于三角形计数和聚类系数经常同时使用，因此一并介绍。三角形计数算法确定了图中经

过每个节点的三角形数量。三角形是由三个节点组成的集合，且每个节点与其他各节点都

有关系。三角形计数算法也可以全局运行，用于评估整个数据集。 ...