图的密码查询

Cypher query for graph

如何确定图中每个节点的入度和出度以及总度。此外,图的最长路径因此图的直径和图的密度。最后两个问题是每种类型的关系数,以及每个标签的节点数。

我的数据集如下所示:

我使用这个查询来加载数据集:

LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///vgsales.csv' AS line 
CREATE (v:Vgsales {
  rank: toInteger(line.Rank),
  name: line.Name,
  platform: line.Platform,
  year: toInteger(line.Year)
}) 
MERGE (g:GENRE {genre: line.Genre}) 
MERGE (p:PUBLISHER {
  publisher: line.Publisher,
  NA_sales: toInteger(line.NA_Sales), 
  EU_sales: toInteger(line.EU_Sales),
  JP_sales: toInteger(line.JP_Sales),
  Other_sales: toInteger(line.Other_Sales),
  Global_sales: toInteger(line.Global_Sales)
}) 
MERGE (v)-[:IN_GENRE]->(g) 
MERGE (p)-[:PUBLISHED]->(v)

对于一个节点,您可以使用 size(<pattern>) 来查找模式的度数(假设没有为另一个节点提供标签,并且模式中没有属性,因为那些需要实际扩展路径查找和过滤这些东西)。

因此,要获得图中所有节点的所有入度和出度,您可以使用:

MATCH (n)
RETURN id(n) as id, size((n)-->()) as outDegree, size((n)<--()) as inDegree

图中的直径是每个节点之间的所有最短路径中最长的,所以需要两个节点的每一个组合首先得到最短路径,然后只取最长的:

MATCH (n)
WITH collect(n) as allNodes
UNWIND allNodes as a
UNWIND allNodes as b
WITH a, b
WHERE id(a) < id(b)
MATCH path = shortestPath((a)-[*]-(b))
RETURN max(length(path)) as diameter

id(a) < id(b) 限制是为了确保我们过滤掉 a 和 b 是同一节点的行,并过滤掉镜像结果,因为我们只需要 a 和 b 的单个组合(而不是计算第二次交换 a 和 b 时)。

对于每个关系的计数,以及按标签的节点计数,这些都存储在计数存储中,访问这些统计信息的最简单方法是通过 APOC 程序。这可以预先捆绑,查看此安装页面(更改您在 url 中使用的次要版本以获得更具体的说明):

https://neo4j.com/labs/apoc/4.1/installation/

安装后,您可以使用 CALL apoc.meta.stats() 访问所有图形计数。 nodeCount 列将为您提供图中的总节点数,labels 列将为您提供每个标签的计数。 relTypesCount 列将为您提供每种关系类型的计数。

我认为对于图密度,对于有向图,它是 E / (V (V - 1)),其中 E 是总边数,V 是总顶点数。我们可以从计数存储中获取这些并使用该公式:

CALL apoc.meta.stats() YIELD nodeCount, relCount
RETURN toFloat(relCount) / (nodeCount * (nodeCount - 1)) as density