如何在 Apache Age 中实现 Pagerank（根据节点关系查找节点分数的算法）

Question

页面排名是一种根据当前节点与其他节点的关系来查找当前节点得分的算法。它主要用于查找论文分数，其中通过查看与该论文（节点）连接的论文以及与该论文连接的论文（节点）来查找论文引用分数。

寻找节点分数时有两件事很重要 论文的传出链接。 来自论文的传入链接。

这是我们要应用页面排名的数据。

CREATE
(home:Page {name:'Home'}),
  (about:Page {name:'About'}),
  (product:Page {name:'Product'}),
  (links:Page {name:'Links'}),
  (a:Page {name:'Site A'}),
  (b:Page {name:'Site B'}),
  (c:Page {name:'Site C'}),
  (d:Page {name:'Site D'}),

  (home)-[:LINKS {weight: 0.2}]->(about),
  (home)-[:LINKS {weight: 0.2}]->(links),
  (home)-[:LINKS {weight: 0.6}]->(product),
  (about)-[:LINKS {weight: 1.0}]->(home),
  (product)-[:LINKS {weight: 1.0}]->(home),
  (a)-[:LINKS {weight: 1.0}]->(home),
  (b)-[:LINKS {weight: 1.0}]->(home),
  (c)-[:LINKS {weight: 1.0}]->(home),
  (d)-[:LINKS {weight: 1.0}]->(home),
  (links)-[:LINKS {weight: 0.8}]->(home),
  (links)-[:LINKS {weight: 0.05}]->(a),
  (links)-[:LINKS {weight: 0.05}]->(b),
  (links)-[:LINKS {weight: 0.05}]->(c),
  (links)-[:LINKS {weight: 0.05}]->(d);

这就是neo4j中pagerank算法的使用方式。

CALL gds.pageRank.stream('myGraph')
YIELD nodeId, score
RETURN gds.util.asNode(nodeId).name AS name, score
ORDER BY score DESC, name ASC

此结果将出现在该查询中。

name        score
"Home"      3.215681999884452

"About"     1.0542700552146722

"Links"     1.0542700552146722

"Product"   1.0542700552146722

Answer 1

我认为 Apache AGE 目前不存在 PageRank 的库实现。您可以在here查看 Neo4j 的实现，了解如何使用 Python 驱动程序在 AGE 中实现它。

Answer 2

Apache AGE 中没有算法的内置/库实现，正如您在 Neo4j 中演示的那样。我建议编写一个 Python 脚本来执行 PageRank 算法。示例实现如下：

import age

def pagerank(graph, iterations=10):
  """
  Calculates the PageRank of all nodes in the graph.

  Args:
    graph: The graph to calculate PageRank on.
    iterations: The number of iterations to run PageRank for.

  Returns:
    A dictionary mapping node IDs to their PageRank scores.
  """

  pageranks = {}
  for node in graph.nodes:
    pageranks[node.id] = 1.0

  for _ in range(iterations):
    new_pageranks = {}
    for node in graph.nodes:
      score = 0.0
      for neighbor in graph.neighbors(node):
        score += pageranks[neighbor.id] / len(graph.neighbors(neighbor))
      new_pageranks[node.id] = score
    pageranks = new_pageranks

  return pageranks

if __name__ == "__main__":
  graph = age.open("mygraph.age")
  pageranks = pagerank(graph)
  for name, score in sorted(pageranks.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True):
    print(f"{name}: {score}")

此代码将首先创建一个字典来存储图中所有节点的 PageRank 分数。然后，它将迭代指定的迭代次数，根据每个节点邻居的 PageRank 分数更新其 PageRank 分数。最后，它将打印所有节点的 PageRank 分数，并按分数降序排列。

要运行此代码，您需要安装

age

Python 库。您可以通过运行以下命令来完成此操作：

pip install age

安装age库后，您可以通过将其保存为Python文件然后从命令行运行来运行代码。例如，如果您将代码保存为

pagerank.py

，则可以通过运行以下命令来运行它：

python pagerank.py

请注意，上面的代码只是一个草稿，我自己还没有测试过。您可以测试和调试它。

这将打印图表中所有节点的 PageRank 分数，并按分数降序排列。

我希望这有帮助！

Answer 3

您可以按照以下步骤在 Apache AGE 中实现 PageRank 算法：

• 首先您需要将图形数据加载到 Apache AGE 中。
• 然后使用

  g.pageRank()

  函数计算PageRank（节点）。
• 之后您可以通过选择按分数降序排列的

  id

  和

  page_rank()

  来获得结果。