算法

介数中心度

表 1. YIELD 字段的更改
1.x 2.x

minimumScore

使用 centralityDistribution.min

maximumScore

使用 centralityDistribution.max

scoreSum

没有直接等效项。对于平均值，请使用 centralityDistribution.mean。

广度优先搜索

表 2. 配置更改
1.x 2.x

字符串 relationshipWeightProperty

已删除

startNodeId

sourceNode
表 3. YIELD 字段的更改
1.x 2.x

startNodeId

sourceNode

接近中心度

表 4. 算法配置参数映射的更改
1.x 2.x

improve

useWassermanFaust
表 5. stream 模式下 YIELD 字段的更改
1.x 2.x

centrality

score
表 6. write 模式下 YIELD 字段的更改
1.x 2.x

nodes

nodePropertiesWritten

-

configuration

深度优先搜索

表 7. 配置更改
1.x 2.x

字符串 relationshipWeightProperty

已删除

startNodeId

sourceNode
表 8. YIELD 字段的更改
1.x 2.x

startNodeId

sourceNode

K-最近邻

表 9. 配置更改
1.x 2.x

字符串 nodeWeightProperty

字符串或映射或字符串/映射列表 nodeProperties

Alpha 相似度算法

Alpha 相似度过程已删除。请改用 KNN 或节点相似度。现在可以配置这些的相似度指标。

Knn

余弦、欧几里得、Jaccard、重叠、皮尔逊

节点相似度

Jaccard、重叠

Alpha 相似度函数已升级为产品级。

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