算法

中介中心性

表 1. YIELD 字段的变更
1.x	2.x
`minimumScore`	使用 `centralityDistribution.min`
`maximumScore`	使用 `centralityDistribution.max`
`scoreSum`	没有直接对应的。对于平均值，请使用 `centralityDistribution.mean`。

广度优先搜索

表 2. 配置变更
1.x	2.x
字符串 `relationshipWeightProperty`	已移除
`startNodeId`	`sourceNode`

表 3. YIELD 字段的变更
1.x	2.x
`startNodeId`	`sourceNode`

接近中心性

表 4. 算法配置参数映射的变更
1.x	2.x
`improve`	`useWassermanFaust`

表 5. `stream` 模式 YIELD 字段的变更
1.x	2.x
`centrality`	`score`

表 6. `write` 模式 YIELD 字段的变更
1.x	2.x
`nodes`	`nodePropertiesWritten`
-	`configuration`

深度优先搜索

表 7. 配置变更
1.x	2.x
字符串 `relationshipWeightProperty`	已移除
`startNodeId`	`sourceNode`

表 8. YIELD 字段的变更
1.x	2.x
`startNodeId`	`sourceNode`

K-近邻

表 9. 配置变更
1.x	2.x
字符串 `nodeWeightProperty`	字符串或 Map 或字符串/Map 列表 `nodeProperties`

Alpha 相似性算法

Alpha 相似性过程已移除。请改用 KNN 或节点相似性。现在可以配置它们的相似性指标。

Knn: 余弦, 欧几里得, Jaccard, 重叠, Pearson
节点相似性: Jaccard, 重叠

Alpha 相似性函数已升级为产品级别。

1.x 2.x

gds.alpha.similarity.cosine

gds.similarity.cosine

gds.alpha.similarity.euclidean

gds.similarity.euclidean

gds.alpha.similarity.euclideanDistance

gds.similarity.euclideanDistance

gds.alpha.similarity.jaccard

gds.similarity.jaccard

gds.alpha.similarity.overlap

gds.similarity.overlap

gds.alpha.similarity.pearson

gds.similarity.pearson

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