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在具有随机边的图中寻找路径

是一个图论中的经典问题。该问题可以通过图的遍历算法来解决，常用的算法包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。

深度优先搜索是一种递归的搜索算法，它从图的某个顶点开始，沿着一条边一直深入直到无法继续为止，然后回溯到上一个顶点，继续探索其他路径。深度优先搜索适用于寻找图中的所有路径。

广度优先搜索是一种迭代的搜索算法，它从图的某个顶点开始，先访问其所有相邻顶点，然后再依次访问这些相邻顶点的相邻顶点，以此类推。广度优先搜索适用于寻找最短路径。

在实际应用中，寻找路径的问题可以有多种场景，例如：

社交网络中的好友关系：可以通过图的遍历算法来寻找两个人之间的好友关系路径。
网络路由：可以通过图的遍历算法来寻找两个网络节点之间的最短路径，以确定数据包的传输路径。
运输物流：可以通过图的遍历算法来寻找两个地点之间的最优路径，以确定货物的运输路线。

对于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，以下是一些相关的推荐：

腾讯云图数据库 TGraph：TGraph 是腾讯云推出的一种高性能、高可靠的图数据库产品，适用于大规模图数据的存储和查询。了解更多信息，请访问：https://cloud.tencent.com/product/tgraph
腾讯云弹性MapReduce（EMR）：EMR 是腾讯云提供的一种大数据处理服务，可以帮助用户快速、高效地处理大规模数据。在图计算中，可以使用 EMR 来进行分布式图计算。了解更多信息，请访问：https://cloud.tencent.com/product/emr
腾讯云云服务器（CVM）：CVM 是腾讯云提供的一种弹性计算服务，可以快速创建和管理云服务器。在图计算中，可以使用 CVM 来搭建分布式计算环境。了解更多信息，请访问：https://cloud.tencent.com/product/cvm

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求进行评估和决策。

相关搜索:Gremlin DSE图在具有多个属性的边/顶点上查找路径 networkx:从多图中删除具有特定属性的边 R- igraph:在图中寻找最短路径，为其增加权重，并搜索备选路径使用dijkstra算法在图中寻找源和目的地之间的最短路径使用具有随机页面路径的testcafe 具有多个轨迹的随机路径(循环/数组不是吗？)具有多个边性质的路径的Gremlin距离矩阵具有定义路径大小的随机路径生成算法在ArangoDB中查找具有最大值的路径跟随边在R中操作网络图中的边列表

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关于图算法 & 图分析的基础知识概览

而此时，在未加权图中计算的最短路径 A-D-E 距离为 70 KM，比我们找到的路径 A-C-D-E 距离远。...Prim 算法与Dijkstra 的最短路径类似，所不同的是， Prim 算法每次寻找最小权重访问到下一个节点，而不是累计权重和。并且，Prim 算法允许边的权重为负。 ?...随机游走算法从一个节点开始，随机沿着一条边正向或者反向寻找到它的邻居，以此类推，直到达到设置的路径长度。...这个过程有点像是一个醉汉在城市闲逛，他可能知道自己大致要去哪儿，但是路径可能极其“迂回”，毕竟，他也无法控制自己~ 随机游走算法一般用于随机生成一组相关的节点数据，作为后续数据处理或者其他算法使用。...如果你希望通过出度入度来评价节点的中心性，就可以使用 degree centrality。度中心性在关注直接连通时具有很好的效果。

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各数据结构的基本概念和术语汇总

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如何寻找图的最大联通分量？...：个节点组成的无向图，一共存在条随机分布的边随机图的性质 Degree Distribution 对于图中的任意节点，它与其他所有节点之间存在边的概率为图中所有节点的...Expansion 主要用来衡量图的鲁棒性（robustness），如下图。定理：在一个节点个数为，expansion为的图中，图中任意两个节点的平均路径长度为。...考虑路径长度时，首先考虑ER随机图的广度优先搜索（BFS），第一层是初始节点，第二层是初始节点的邻接节点，...，直至覆盖图中所有节点，那么BFS的深度为，即ER随机图的直径：。...此时网络具有很高的聚类系数，类似于每个人有100个朋友。此时需要再对网络进行随机的剪切和重组。 2）Rewire：随机给两个距离较远的节点添加或删除边。

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然而，图计算具有一些区别于其它类型计算任务的挑战与特点：随机访问多：图计算围绕图的拓扑结构展开，计算过程会访问边以及关联的两个顶点，但由于实际图数据的稀疏性（通常只有几到几百的平均度数），不可避免地产生了大量随机访问...最短路径的用途十分广泛：在知识图谱中经常需要寻找两个实体之间的最短关联路径；基于黑名单和实体之间的关联可以发现其它顶点与黑名单之间的距离；而所有点对的最短路径可以帮助衡量各个顶点在整个图的拓扑结构所处的位置...随机游走算法从一个节点开始，随机沿着一条边正向或者反向寻找到它的邻居，以此类推，直到达到设置的路径长度。...这个过程有点像是一个醉汉在城市闲逛，他可能知道自己大致要去哪儿，但是路径可能极其“迂回”，毕竟，他也无法控制自己~ 随机游走算法一般用于随机生成一组相关的节点数据，作为后续数据处理或者其他算法使用。...在 “Community Detection Algorithms” 的图中，我们可以发现，每组节点内部不需要直接相连，只要通过路径访问即可。

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关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle Graph L）系列【一】

然而，图计算具有一些区别于其它类型计算任务的挑战与特点：随机访问多：图计算围绕图的拓扑结构展开，计算过程会访问边以及关联的两个顶点，但由于实际图数据的稀疏性（通常只有几到几百的平均度数），不可避免地产生了大量随机访问...最短路径的用途十分广泛：在知识图谱中经常需要寻找两个实体之间的最短关联路径；基于黑名单和实体之间的关联可以发现其它顶点与黑名单之间的距离；而所有点对的最短路径可以帮助衡量各个顶点在整个图的拓扑结构所处的位置...Prim 算法与Dijkstra 的最短路径类似，所不同的是， Prim 算法每次寻找最小权重访问到下一个节点，而不是累计权重和。并且，Prim 算法允许边的权重为负。...随机游走算法从一个节点开始，随机沿着一条边正向或者反向寻找到它的邻居，以此类推，直到达到设置的路径长度。...在 “Community Detection Algorithms” 的图中，我们可以发现，每组节点内部不需要直接相连，只要通过路径访问即可。

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复杂性思维第二版二、图

在某些图中，边具有长度，成本或权重等属性。例如，在路线图中，边的长度可能代表两个城市之间的距离，或旅行时间。在社交网络中，可能会有不同的边来表示不同种类的关系：朋友，商业伙伴等。...边可以是有向或无向的，这取决于它们表示的关系是不对称的还是对称的。在路线图中，你可能会使用有向边表示单向街道，使用无向边表示双向街道。...图也很有用，因为有许多现实世界的问题可以使用图的算法来解决。例如，Dijkstra 的最短路径算法，是从图中找到某个节点到所有其他节点的最短路径的有效方式。路径是两个节点之间的，带有边的节点序列。...如果每个节点到每个其他节点都存在路径，那么无向图是连通的。在 ER 图中，当p较小时，图是连通图的概率非常低，而p较大时接近1。在这两种状态之间，在p的特定值处存在快速转变，表示为p*。...>>> prob_connected(10, 0.3, iters=10000) 0.6454 在具有这些参数的 10000 个 ER 图中，6498 个是连通的，因此我们估计其中65％是连通的。

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IJCAI2022: 利用随机游走进行聚合的图神经网络

转载自：MIND Laboratory原文地址：IJCAI2022: 利用随机游走进行聚合的图神经网络01 Introduction在同质图中，具有相同标签或相似特征的结点更倾向于靠近彼此。...而在异质图中，具有不同标签或不相似特征的结点也有邻接的可能性。在真实世界网络中，很多网络都是异质的，并不满足同质图的假定。...本文提出了新的基于随机游走进行聚合的图神经网络(RAW-GNN)，一方面利用广度优先策略的随机游走获取图中的同质性信息，另一方面利用深度优先策略的随机游走获取图中的异质性信息。...具体来说，计算的是连接一对具有相同标签的结点的边的数量，再除以总边数得到的一个分数：这一标量是基于结点标签进行设计的。本文对其进行generalize，扩展到结点特征上进行设计。...N^S_i为了能更好地体现不同的随机游走路径对目标结点嵌入的贡献程度，本文采用注意力机制对中的路径嵌入所具有的不同权重进行学习：N^S_i其中时可学习的注意力系数；是路径P的未归一化的权重值

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数据结构：图基本介绍

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一文带你入门图论和网络分析（附Python代码）

这等价于询问4个节点和7个边的多图（multigraph）是否具有欧拉环（欧拉环是在同一个顶点上开始和结束的欧拉路径。而欧拉路径是指在图中仅仅遍历每个边一次的路径。更多术语后文中给出）。...译者注：在图论中，多图（相对于简单图）是指图中允许出现多边（也叫平行边），即两个顶点可以有多条边连接，如下图中的红色就是多边，所以该图属于多图。 ?...必备术语在进一步阅读本文之前，建议你熟悉这些术语。顶点u和v称为边（u，v）的末端顶点。如果两条边具有相同的末端顶点，则它们是平行的。形式为（v，v）的边是循环。...具有共同顶点的边是相邻的。具有共同边的顶点是相邻的。顶点v的度，写作d（v），是指以v作为末端顶点的边数。按照惯例，我们把一个循环计作两次，并且平行边缘分别贡献一个度。孤立顶点是度数为1的顶点。...数据分析案例我们将寻找一个通用数据集（不是专门用于图的数据集）并进行一些操作（在pandas中），以便它可以以边列表（edge list）的形式输入到图中。

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小程序近邻检索：基于B+树的HNSW外存实现

3、顶点的邻居N是一个表示跟该顶点直连的顶点集合。 4、顶点的度表示在邻居N集合中的顶点数量，对于有向图需要将N划分为出度和入度。 5、两个顶点的距离定义为最短连接路径中边的数量dist(i,j)。...6、图的直径定义为任何顶点中最长的距离。图的重要指标 1、平均路径对图中任何两个顶点可达的最短路径做加权： ?...图的类别 1、随机网络特性纯粹的随机网络（如ER随机网络模型，任何两个点之间以概率p存在边的直连）有着很小的平均路径长度，但同时集聚系数也很小。...随机图论证明每对顶点之间都存在短路径，但是没有能够找到这些路径的搜索算法。 4、当r = dim时，算法表现出最佳性能。...第二阶段：主要目的是寻找在L层到l+1层中与q最接近的向量作为最新的ep。

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图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph

】我们用G_{np}来表示具有n个节点且每个边(u,v)都是服从概率p的独立同分布的无向图 ?...img 简单理解为：任取图中节点的一个子集，相对应的从子集中离开的（也就是和这些节点相关的）最小节点数目或者还可以理解为：为了让图中一些节点不具备连接性，需要cut掉图中至少多少条边？...横坐标是修改原有图的边位置的概率，纵坐标是聚合系数从图中可以看到“高聚合系数+低路径长度”的区域是很大的既然已经解决了随机图和实际网络的"gap“，那么现在我们看看这个被修改了的随机图，表示的是什么...img 尽管到目前为止讨论的Kronecker结构产生的图具有一系列所需的特性，但其离散性质在程度和频谱数量上会产生“阶梯效应”，这仅仅是因为单个值具有较大的多重性。...积运算，以获得较大的随机邻接矩阵，在该矩阵中，大型矩阵的每个元素数值再次给出了特定边出现在大图中的概率，这样的随机邻接矩阵定义了所有图的概率分布 ?

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图机器学习 2.1 Properties of Networks, Random Graph

img 那度分布P(k)表示的是随机选择一个具有度为k的节点的概率 N（k）表示的是具有度为k的节点个数有了这个N_k之后，对其进行归一化（也就是N（k)/总节点数）利用直方图画图这样的方式就能从概率分布的角度直观的看到节点度的分布情况...img （3）图中的距离 distance in a graph 回顾我们数学基础课中定义的一个点到一个平面的距离：最短的路径无向图中图中的距离也可以约等于最短的路径，比如图中点B到D的距离（如果我们假设每两相邻节点之间连线数值为...img 我们从diameter这个图可以看到，基本大部分人互相之间联系在“5”左右平均路径长度是6.6，这和社会学中常说的每两个人之间只需要7个人即可相互联系吻合我们根据上面定义的图的一些属性得到的数据总结如下...：考虑最简单的图模型【注意这里考虑的是无向图】我们用G_{np}来表示具有n个节点且每个边(u,v)都是服从概率p的独立同分布的无向图 ?...img 简单理解为：任取图中节点的一个子集，相对应的从子集中离开的（也就是和这些节点相关的）最小节点数目或者还可以理解为：为了让图中一些节点不具备连接性，需要cut掉图中至少多少条边？

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复杂性思维第二版四、无标度网络

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