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用图机器学习探索 A 股个股相关性变化

在本系列的前文 [1,2]中,我们介绍了如何使用 Python 语言图分析库 NetworkX [3] + Nebula Graph [4] 来进行<权力的游戏>中人物关系图谱分析。


这是一个从原来 https://nebula-graph.com.cn/posts/stock-interrelation-analysis-jgrapht-nebula-graph/ 中分离出来的主题

请教一下 @jievince
”在本文中,我们选择直接访问存储层(storaged)来获取全部的点和边,在 JGraphT 中进行图分析“

我理解图分析 不用JGraphT 直接用Nebula也是可以的,那就涉及到场景选择了
什么时候选JGraphT 什么时候直接用Nebula呢?感谢

怎么直接用nebula作图分析呢? 您意思是不是说用nebula的查询语句查出数据后再借用其他图计算框架作分析?

JGraphT或者Networkx自带了很多单机开源图算法,这大部分是Nebula graph层还没有的提供。

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目前对 图计算框架 理解还不是很多 所以对引入 JGraphT 理解不了
图计算搜了一下 有spark Graphx,Plato等 这些属于Nebula Graph之上的?
(同时 我也一直有疑惑,Nebula和Spark Graphx之间如何配合使用?)

看到这个案例又让我 对Nebula使用场景认识更加深刻

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@jievince 请教一下jgrapht里面的最短路径 能返回所有的最短路径吗?我目前试了一下没有找到类似的类。比如 DijkstraShortestPath 针对A-B-E ,A-C-E路径,只会返回一条路径,我希望把最短路径的所有都返回,谢谢

以前我用过最短路径TopN,然后性能非常非常差。

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我试了 KShortestSimplePaths 发现 返回的3个路径,有一个是最短路径,第二,第三条路径就不是最短路径了

@jievince

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