文中提到曾在一张被提取出来的关系网中，计算出一个热点手机号被五六十个其他用户设置为家庭联系人手机号——这样关联数量异常的情况，往往很可能就存在团伙欺诈。...既然属于同一个子图的各个顶点都关联到一个共同的最小顶点，不就意味着，通过该最小顶点，是可以按照分组的操作，将同一个最小顶点的数据都分组到一块，这样，就能提取出同一个子图的顶点集合了。...在实际业务当中，可以通过设置参数来避免在过大规模的子图里做耗时过长的迭代操作 接下来，就可以通过连通组件做分组，将具有共同连通组件的顶点分组到一块，这样就知道哪些顶点属于同一子图了。...(attr, msg)结合来看，相当在0次迭代时，将顶点（id，attr）的属性值与initialMessage做比较，理论上，肯定是attr比较小，就意味着初始化时，顶点关联的最小顶点就是attr，在这里...三、Pregel源码解析 Pregel是一个图处理模型和计算框架，核心思想是将一系列顶点之间的消息做传递和状态更新操作，并以迭代的方式进行计算。让我们继续深入看一下它的底层实现。
如何分群在过去已经不是一个问题：人以群分，物以类聚嘛！但是如何才能识别出两个个体是不是应该属于一个群呢？这就要请出我们的第二个核心概念了：距离。这里的距离就是你和我之间的距离，远吗？...现在你不在我身边；近吗？我们没有一点血缘关系。 这个笑话里面包含了距离的一个核心的属性：对于不同个体在不同的距离度量方法之下，它们的距离很可能会差的很远！...比如常见的欧氏距离，马哈顿距离，BC距离，均不同。后来还发展出其他的算法，虽然有的不叫距离这个词，但是聚类算法都要有一个衡量两个个体远近的统计量。...聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性，常见的包括在坐标系中更加短的空间距离等。...在图结构中，细胞也像原始人一样也会聚集成不同的部落，但是部落之间也会有战国七雄春秋五霸，所以可能不太稳定。我们就发展出来一个网络的指标：模块度。 度：在无向图中，与顶点v关联的边的条数成为顶点v的度。
一个节点可以从单属性开始，成长为成千上亿，虽然会有一点点麻烦。从某种意义上讲，将数据用关系连接起来分布到不同节点上才是有意义的。...1.3 Neo4j是一个图数据库 Neo4j 是目前最流行的图形数据库，支持完整的事务，在属性图中，图是由顶点（Vertex），边（Edge）和属性（Property）组成的，顶点和边都可以设置属性，顶点也称作节点...通过关系可以找到很多关联的数据，比如节点集合，关系集合以及他们的属性集合。 ? 3.png 一个关系连接两个节点，必须有一个开始节点和结束节点。 ?...4.png 因为关系总是直接相连的，所以对于一个节点来说，与他关联的关系看起来有输入/输出两个方向，这个特性对于我们遍历图非常有帮助： ? 5.png 关系在任一方向都会被遍历访问。...这意味着我们并不需要在不同方向都新增关系。而关系总是会有一个方向，所以当这个方向对你的应用没有意义时你可以忽略方向。特别注意一个节点可以有一个关系是指向自己的： ?
定义公用变量，函数和其他内容的代码。如果这是一个C＃程序，我们会将代码放在其他类中。但是着色器没有类。它们只是所有代码的一个大文件，没有类或名称空间提供的分组。 幸运的是，我们可以将代码分成多个文件。...因此，最好将片段程序输入与顶点程序输出完全匹配起来。 我们的着色器再次编译没有错误，但是球体消失了。这并不奇怪，因为我们将其所有顶点折叠到一个点上了。...3.2 访问属性 要实际使用该属性，我们必须向着色器代码添加一个变量。它的名称必须与属性名称完全匹配，因此它将为_Tint。然后，我们可以简单地在片段程序中返回该变量。 ?...使用默认设置将图像导入为2D纹理就可以了。 ? ? （使用默认设置导入纹理） 要使用纹理，我们必须添加另一个着色器属性。常规纹理属性的类型是2D，因为还有其他类型的纹理。...这些额外的纹理数据存储在材质中，也可以由着色器访问。你可以通过与关联材质具有相同名称的变量加上_ST后缀来执行此操作。此变量的类型必须为float4。 _ST是什么意思？
只需要合著者信息和 title（必要属性） 2. 不要求其他额外信息或估计值 3. 为同名和异名问题提供一个全面的消除歧义的解决方案 3. 整体框架 1. 利用文献信息分析作者关系构建图模型 2....，名称分割器拆分与多个社交环相关联的顶点 3.2.1....如果BDC 包含相关领域的引用记录，或根据领域构建图，较大的社交圈就不容易出现以上错误 GFAD 将最大的环作为该作者的社交圈，假定，同一个顶点出现在多个最大的社交圈时可能包含同名不同人的作者，因此，我们需要检测每个顶点的最大非重叠环...，将相应顶点与图模型中最相似的顶点合并 相似度量： GFAD 将文章中的词汇构成一个特征向量，将其作为关键词，使用余弦相似度，测量异常值和其相似顶点间的相似度 ?...从 GM 中寻找没有合著信息的顶点 2. 将其中名字相似的顶点标为孤立点，并且选择出有最高相似度的顶点 3. 将孤立点从 GM 中移除，与有最高相似度的节点合并 4.
（头部顶点） 描述两个顶点间关系类型的标签 属性的集合（键值对） 我们可以将图存储看作由两个关系表组成，一个用于顶点，一个用于边，如下例所示： CREATE TABLE vertices ( vertex_id...此外，还需要明确以下特征： 任何顶点都可以连接到其他任何顶点，没有模式限制哪种事物可以或不可以关联 给定某个顶点，可以高效地得到它的所有入边和出边，从而实现图的遍历 通过对不同类型的关系使用不同的标签，...每一个顶点都需指定一个像 USA 或 Idaho 这样的符号名称，同时指明其类型（这里类型应该是预先定义好的，且对于 Person 类其可以直接关联到 type 属性），查询可以使用这些名称创建顶点之间的边...从该顶点开始，可以沿着一系列出边 WITH_IN，直到最终到达类型为 Location 的顶点，其 name 属性对应的值为 "United States" 同一个 person 顶点也有一个出边 LIVES_IN...3.4.2 语义网与 RDF 数据模型 当深入了解三元存储相关信息后，通常会将其与「语义网」（semantic web）关联起来，实际上，三元存储数据模型是完全独立于语义网的。
马克思·韦伯也说：人是悬挂在自己编织的意义之网上的动物。网太重要了，所以我们每次到一个新的地方，我们都会问：老板，有网吗？wifi密码是什么？ 扯远了，总之，事物之间的普遍联系导致了网络的无处不在。...2，图的视图 edges和vertices必须包括属性，如果没有，一般给每个顶点和边填充一个1作为属性。 可以从triplets中同时获取边的属性，以及与之关联的顶点属性。 ?...我们首先构造如下一个社交关系图，然后利用mapTriplets给边添加属性值。...最小生成树算法(Kruskal)：在一个图中 ，找到一个生成树，其边权值之和小于任何其他生成树边权值之和。...3，半监督学习 基于K近邻图的标签传播算法：可以利用图结构，将少量顶点的标签传递到其近邻的未知标签顶点上（可以按照边的权重倒数作概率加权)。
所谓单体化，是指让倾斜摄影数据像矢量数据那样，具备要素特征，进而可以关联属性，进行空间查询和空间分析。...这种单体化方式实际上是将二维矢量面和三维倾斜摄影模型结合起来了，因此可以充分利用传统二维GIS矢量数据的查询、计算与分析等能力，从而实现了与GIS场景业务的关联。...在数据层面，我们需要知道模型上单体化区域的顶点，并对其增加一个自定义的ID属性。这样在进入三维渲染时，通过帧缓存技术我们可以在渲染画面之外额外再渲染一帧ID纹理图。...实际上，Cesium和Cesium开发的3DTiles格式就完全实现了这种思路，在这个数据格式中，每个瓦片数据都定义了一个名为BATCHID的顶点属性，并将其关联上一个属性表BatchTable。...单体化 将ID作为顶点属性数据渲染 过程繁琐 与倾斜模型一致 模型重建单体化 航测立体采集模型 专业性强 配合其他三维模型使用
但若多对多关系的数据很常见，关系模型能处理简单的多对多，但随数据之间关联复杂度增加，将数据建模转化为图模型更自然。 图的组成： 顶点（也称为结点或实体） 边（也称为关系或弧） 很多数据能建模为图。...属性的集合 （键-值对） 可将图存储作由两个关系表组成，一个用顶点， 另一个用边 此模式使用PostgreSQL JSON存储每个顶点或边的属性）。...例如，可用来表示他们的任何食物过敏（通过为每个过敏源引人顶点及人与过敏原之间的边来表示过敏），并将过敏掘与顶点的集合联结，这些顶点显示哪些食物含有哪些物质。然后，可以编写一个查询找出每个人吃啥安全。...这时，三元组的谓语和客体分别相当于主体（顶点）属性中的键和值。如（lucy,age,33）就好比是顶点lucy，具有属性{“age”: 33} 图中的另一个顶点。...当谓语表示一个属性时，该客体则是一个字符串，如 _:usa :name “United States” 若定义相同主体的多个三元组，反复输入相同单词就略显枯燥。可使用分号说明同一主体的 多个对象信息。
HugeGraph有以下特点： 顶点、边：支持基本增删改查操作，支持有向图，支持两顶点间同一类型多条边，支持超级点。...属性：支持属性图、支持多值属性、支持多样化的属性类型、支持顶点属性追加与合并。 元数据：支持丰富的Schema校验，如属性是否可空（可选），支持Schema动态修改。...主要可以用在知识图谱、金融反欺诈、社交关系网络、推荐、用户分析、搜索等等，以及其他。...解压完成后，进入到已解压的文件目录里，执行：vim conf/rest-server.properties，进入到编辑状态，将restserver.url改成：http://0.0.0.0:8080，代表本机以及其他机器都可以访问...初始化完成后，自动生成一个corksdb-data的文件，这个文件禁止删除，它是与数据存储相关的文件，HugeGraph其实可以与Hbase等第三方组件集成，可在conf目录下的hugegraph.properties
5.哈希表 哈希表是一种数据结构，用于存储具有与每个键相关联的键的值。此外，如果我们知道与值关联的键，则它有效地支持查找。因此，无论数据大小如何，插入和搜索都非常有效。...我们可以通过选择合适的哈希函数h并使用链接和开放式寻址等技术来解决冲突。 哈希表的应用 用于实现数据库索引。 用于实现关联数组。 用于实现"设置"数据结构。...右：指向正确孩子的指针。 p：指向父节点的指针。 二叉搜索树具有独特的属性，可将其与其他树区分开。此属性称为binary-search-tree属性。 令x为二叉搜索树中的一个节点。...最大堆数-父项的密钥大于或等于子项的密钥。这称为max-heap属性。根将包含堆的最大值。 堆的应用 用于实现优先级队列，因为可以根据堆属性对优先级值进行排序。...图的顺序是图中的顶点数。图的大小是图中的边数。 如果两个节点通过同一边彼此连接，则称它们为相邻节点。 有向图 如果图形G的所有边缘都具有指示什么是起始顶点和什么是终止顶点的方向，则称该图形为有向图。
图中最左侧红色的表示各个顶点，它们对应的那一行存储着与它相关联的顶点 因此，我们可以看出： 顶点A 与 顶点B 、顶点C 、顶点E 相关联 顶点B 与 顶点A 相关联 顶点C 与 顶点A 、顶点D 、顶点...E 相关联 顶点D 与 顶点C 相关联 顶点E 与 顶点A 、顶点C 相关联 为了大家更好的理解，我根据这个邻接表，重新还原了一幅正确的图结构出来，如下面这张动图所示： ?...然后我们又新添加一个 顶点B ，并且设定 顶点A 与 顶点B 为相邻顶点，那么此时的属性 edges 是这样的 ?...此时可以很明显的看出，顶点A 和 顶点B 相关联，即它们之间有一条边，它们互为相邻顶点 （2）实现addVertex()方法 addVertex() 方法就是将一个顶点添加到图结构中。...该方法需要传入一个参数 v 用于表示顶点信息 实现思路： 将新添加的顶点 v 添加到属性 vertexes 中 在属性 edges 中为顶点 v 创建一个数组空间，用于存放与其相关的边的信息 我们来看一下代码
[image.png] 顶点 Vertex 在 Nebula Graph 中顶点由标签 tag 和对应 tag 的属性组构成， tag 代表顶点的类型，属性组代表 tag 拥有的一种或多种属性。...一个顶点必须至少有一种类型，即标签，也可以有多种类型。每种标签有一组相对应的属性，我们称之为 schema 。 如上图所示，有两种 tag 顶点：player 和 team。...边 Edge 在 Nebula Graph 中边由类型和边属性构成，而 Nebula Graph 中边均是有向边，有向边表明一个顶点（ 起点 src ）指向另一个顶点（ 终点 dst ）的关联关系。...此外，在 Nebula Graph 中我们将边类型称为 edgetype ，每一条边只有一种edgetype ，每种 edgetype 相应定义了这种边上属性的 schema 。...out-key 与这条边所对应的起点存储在同一个 partition 上，in-key 与这条边所对应的终点存储在同一个 partition 上。
5.哈希表 哈希表是一种数据结构，用于存储具有与每个键相关联的键的值。此外，如果我们知道与值关联的键，则它有效地支持查找。因此，无论数据大小如何，插入和搜索都非常有效。...我们可以通过选择合适的哈希函数h并使用链接和开放式寻址等技术来解决冲突。 哈希表的应用 · 用于实现数据库索引。 · 用于实现关联数组。 · 用于实现"设置"数据结构。...· p：指向父节点的指针。 二叉搜索树具有独特的属性，可将其与其他树区分开。此属性称为binary-search-tree属性。 令x为二叉搜索树中的一个节点。...· 最大堆数-父项的密钥大于或等于子项的密钥。这称为max-heap属性。根将包含堆的最大值。 堆的应用 · 用于实现优先级队列，因为可以根据堆属性对优先级值进行排序。...图的顺序是图中的顶点数。图的大小是图中的边数。 如果两个节点通过同一边彼此连接，则称它们为相邻节点。 有向图 如果图形G的所有边缘都具有指示什么是起始顶点和什么是终止顶点的方向，则称该图形为有向图。
skinWeights 属性是一个权重队列，顺序同几何体中的顶点保持一致。因而，队列中的第一个 skinWeight 就对应几何体中的第一个顶点。...如果矢量中只有一个骨骼与顶点相关联，则你只需要关注矢量中的第一个元素， 剩余的元素可以忽略，他们的值可以都设置为 0。...skinIndices : Array 就如同 skinWeights 属性一样。skinWeights 的值也是与几何体的顶点相对应。每个顶点可以最多有 4 个骨骼与之相关联。...因而第一个 skinIndex 就与几何体的第一个顶点相关联，skinIndex 的值就指明了影响该顶点的骨骼是哪个。...为小腿下端点，这里如果我们把腿看成是圆柱体（官方案例就是这样做的），将极大的降低了难度，让heightSegments为2（就是分两段）也就生成了沿高度分布的3层点 image.png 我们将最上层点对应的
程序与janus的交互 将JanusGraph嵌入应用程序内，在同一JVM中直接执行Gremlin查询。...例如，可以有一个表用于存储概念定义，另一个表用于存储属性定义，以及其他表用于存储实例数据。 2. 关系建立： 利用 MySQL 的外键和关联机制，可以在不同表之间建立清晰的关系。...例如，概念表中的某个字段可以与属性表中的外键相对应，建立概念和属性之间的关系。这样，数据库就能够表示知识图谱中的关联关系。 3....属性图的定义是5元组： = (, , , , )，其中是顶点的有限集合，是边的有限集合，将边关联到顶点对，为顶点或边赋予标签，为顶点或边关联属性。属性图模型更贴近实际场景，可以很好地描述业务逻辑。...JanusGraph作为属性图数据库，支持灵活的图结构定义，包括顶点和边的标签，以及属性的关联。
属性图是通过 vertex (VD)和 edge (ED) 类型进行参数化的。这些是分别与每个顶点和边缘相关联的对象的类型。...在某些情况下，可能希望在同一个图形中具有不同属性类型的顶点。这可以通过继承来实现。...这可以与 subgraph 运算符一起使用， 以便根据另一个相关图中的属性限制图形。例如，我们可以使用缺少顶点的图运行连接的组件，然后将答案限制为有效的子图。...例如，我们可能有额外的用户属性，我们要与现有的图形合并，或者我们可能希望将顶点属性从一个图形拉到另一个。这些任务可以使用 join 运算符完成。...一旦边缘被划分，高效的图形并行计算的关键挑战就是有效地将顶点属性与边缘连接起来。因为真实世界的图形通常具有比顶点更多的边缘，所以我们将顶点属性移动到边缘。
1 图模型 1.1 图的点、边、标签、属性与同异构 图论中，图（Graph）的符号往往用G表示，图被定义为一个多元组，核心元素为顶点（vertex）集V以及边（edge）集E，即G=（V，E）。...账号可以有注册时长的属性，所属用户年龄属性等。而好友关系的边则可以有好友建立时间点的属性。...欧式的向量数据能够作为特征，更直接地支撑下游的业务需求。图的关联数据与用户属性数据有明显的不同，是业务瓶颈提升探索上的一个非常重要的新视角。 图学习经常被归入图计算范畴内讨论。其实两者内涵迥异。...对于一个未知标签的用户，可以通过其社交网络或资金网络多阶邻居中已知的用户分布来辅助确定用户是否具有相应的属性。...关联画像对于给定的一个顶点，多阶邻居的全貌展示能够有助于对顶点更深刻的理解，即通过多阶邻居的关联来对顶点进行画像。
其他验证都与下图情况符合。可见，通过collectNeighbors(EdgeDirection.Either)确实可以获取网络里每个顶点关联邻接顶点的数据。...图片 二、函数代码原理解析 以上就是顶点关联邻接顶点的用法案例，接下来，让我们分析一下collectNeighbors(EdgeDirection.Either)源码，该函数实现了收集顶点邻居顶点的信息...注意看，这里的ctx正是一个三元组对象，基于该对象，可以获取一下信息—— ctx.srcId：获取源顶点的ID。 ctx.srcAttr：获取源顶点的属性。 ctx.dstId：获取目标顶点的ID。...这时，就可以基于顶点A作为分组key，将组内的Array((B，属性))、Array((C，属性))、Array((D，属性))都合并到一个组里，即通过(a, b) => a ++ b将分组各个数据合并成一个大数组...graph的顶点vertices的rdd与聚合结果nbrs做左连接，返回一个新的 VertexRDD 对象，其中每个顶点都附带了它的邻居信息。
dataset.summary() 图形布局 首先，我们将网络可视化，以基本了解其结构和大小。我们将通过力导向算法来计算顶点的位置。...社区检测或聚类是将网络划分为社区，使社区子图中的链接比社区之间的链接更紧密地连接的过程。同一社区中的人们通常具有共同的属性，并表示他们之间有着密切的联系。 ...我们将获取的行重定向到Python变量中。我们将使用它来生成条形图，显示前5个最大的社区： 这表明最大的社区13具有35个顶点。...社区可以合并： 随机进入邻近社区 进入顶点数量最少的相邻社区 以最大数量的顶点 进入已经具有nCommunities顶点的社区 下面将通过指定nCommunities参数将社区总数减少到5 。...重要人物将被很好地联系起来，因此对网络中的其他个人具有很高的影响力。就我们针对吸毒者的社交网络而言，这将表明潜在的病毒传播和个人的相关风险行为。 每个度量标准都表示为节点数据集中的输出列。
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