图相似度在两个节点之间具有多条边

Question

关于图相似度的计算有很多理论，如顶点边缘重叠、jacard、余弦、编辑距离、签名相似度、lambda 距离、deltacon 等。这些东西基于图的单边。但是现实世界中有很多图有多重边。

给定上面相似的两个图，我们如何计算图的相似度？ 使用之前的图相似度，只有二维向量，条目只是标量，即数字，但在多边图中，条目应该是元组。因为节点之间还有一个动作。对于前面的方法，它可以称为who-knows-whom schem，但后面的图，它可以称为who-knows-whom*-how*。我认为以前的方法可以很容易地用于多边的图，所以没有关于它的逻辑或方法。 提前致谢！

Answer 1

没有计算图相似度的“方法”。

根据您的数据和问题，非常不同的方法可能是好的。在许多情况下，简单地将两个边缘合并为一个非常有意义。例如，如果我有两条容量为 x 和 y 的道路从 A 到 B - 对于许多分析来说，这相当于只骑了一条，加上总容量。