Networkx 在 Java (Eclipse) 中的 pagerank答案

【问题标题】：Networkx's pagerank in Java (Eclipse)Networkx 在 Java (Eclipse) 中的 pagerank
【发布时间】：2021-09-29 17:02:45
【问题描述】：

我正在浏览此页面，了解如何使用余弦相似度来总结文本：https://www.kaggle.com/neomatrix369/summariser-cosine-class。我停在以下三行：

sentence_similarity_graph= networkx.from_numpy_array(sentence_similarity_martix)
scores = networkx.pagerank(sentence_similarity_graph)
rankedSentences = sorted(((scores[index],sentence) for index, sentence in enumerate(sentences)), reverse=True)

我最近开始学习 Java 和编码，所以我的问题是：有没有办法将这三行翻译成 Java（假设我们有 double sentence_similarity_matrix[n][n]）？我对 Java 库进行了相当广泛的搜索，发现了 JUNG2，但我不太确定如何在 Java 项目中使用它。有什么帮助吗？

【问题讨论】：

如果你能更具体地表达你的问题，你可能更有可能得到答案。不清楚您是在问如何使用 JUNG，或者如何使用 Java 的 PageRank 算法，或者如何使用一般的 Java 库，或者其他什么。
我很抱歉。我的问题真的如下：如何在Java中实现networkx.from_numpy_array和networkx.pagerank？我之所以提到JUNG，是因为我认为它有类似的内置功能。 JgraphT 是另一个潜在的库。

标签： java python eclipse networkx jung

【解决方案1】：

JUNG 有一个 PageRank 算法实现，以及一些相关算法：https://jrtom.github.io/jung/javadoc/edu/uci/ics/jung/algorithms/scoring/package-summary.html

您应该能够通过迭代矩阵/数组的元素并为每个（非零）条目添加一条边来轻松构建 JUNG 图；有关示例，请参见 JUNG 示例代码：https://jrtom.github.io/jung/javadoc/edu/uci/ics/jung/samples/package-summary.html

【讨论】：