对图算法有兴趣的朋友可以关注微信公众号 ：《 Medical与AI的故事》原文链接：《图算法》第四章-2 路径查找和图搜索算法最短路径变体：A*A*最短路径算法改进Dijkstra的算法，它更快一些，因为它在确定下一个探索路径时可用的额外信息都包含进来，将这些额外信息作为启发式函数的一部分。该算法由Peter Hart、Nils Nilsson和Bertram Raphael发明，并在19...

中心性算法（centrality algorithm）用于理解图中特定节点的角色及其对网络的影响。之所以有用，是因为这些算法能够识别最重要的节点，并帮助我们了解群体动态，例如可信度、可访问性、事物传播的速度以及群体之间的桥梁。尽管这些算法中有许多是为社交网路分析而发明的，但它们已经在各种行业和领域中得到了应用。我们将介绍以下算法：度中心性(Degree Centrality)作为连通性的基线...

对图算法有兴趣的朋友可以关注微信公众号 ：《Medical与AI的故事》原文链接：《图算法》第二章 图论和概念在本章中，我们阐述了图算法的框架和术语。介绍图论的基本原理时，重点介绍与实践最相关的概念。首先，我们将描述如何表示图，然后解释不同类型的图及其属性。这在以后的章节中很重要，因为我们的图的特性将指引我们的算法选择和解释结果。在本章的最后，我们将对本书后面章节的图算法...

对图算法有兴趣的朋友可以关注微信公众号 ：《 Medical与AI的故事》原文链接：《《图算法》第六章-2 社区检测算法强连接组件强连接组件（Strongly Connected Components，SCC）算法是最早的图算法之一。SCC在有向图中查找连接的节点集，其中每个节点都可以从同一集中的任何其他节点的两个方向上访问。它的运行时操作伸缩性很好，与节点数量成比例。在图6-5中，你可以看...

对图算法有兴趣的朋友可以关注微信公众号 ：《 Medical与AI的故事》原文链接：《图算法》第六章-3 社区检测算法Louvain模块化算法Louvain模块化算法在将节点分配给不同的组时，通过比较社区密度来查找集群。您可以将其视为一种“假设”分析，尝试各种分组，以达到全球最佳。Louvain算法于2008年提出，是最快的模块化算法之一。除了检测社区之外，它还揭示了不同规模的社区层次。...

对图算法有兴趣的朋友可以关注微信公众号 ：《 Medical与AI的故事》原文链接：《图算法》第八章-2 用图算法增强机器学习预测链接：三角形和聚类系数推荐方案通常是基于某种形式的三角形度量进行预测，因此让我们看看它们是否对我们的示例有进一步的帮助。我们可以通过执行以下查询来计算节点所属的三角形数及其聚类系数：CALL algo.triangleCount('Author', 'CO_A...