我需要找到给定两个查询之间的相关性，例如：
Q1(Query1) = Computing
Q2(Query2) = RAM
让我们假设相关路径是这样的：
计算->个人计算机->计算机硬件->计算机组件->随机存取存储器->RAM
结果应为 5。
现在的问题是大多数像FreeBase 这样的图形数据库不支持该功能。唯一的方法是递归地将一个查询与另一个查询进行比较。
问题：是否有一种简单快捷的方法可以做到这一点，或者是否有任何图形数据库支持此功能？
请注意：这不是算法问题，我知道理论上可以通过使用DFS 或BFS 轻松实现，但实际上可能存在一个具有1000 条边的节点（入口） ，我不想全部遍历。
【问题讨论】：
标签： nlp ontology graph-databases
首先，要找到图之间的距离，只需计算从一个节点到另一个节点的边数，然后制定某种量化来找到距离。可以将 freebase 实体放入图中，然后计算两个节点之间的边数。
让我们从一个更简单的资源 WordNet 开始。为简单起见，让我们使用 NLTK 的 WordNet API (http://www.nltk.org/)。您可以像这样简单地量化路径相似性 (http://www.nltk.org/_modules/nltk/corpus/reader/wordnet.html)：
>>> from nltk.corpus import wordnet
>>> from nltk.corpus import wordnet as wn
>>> wn.synsets('computing')
[Synset('computer_science.n.01'), Synset('calculation.n.01'), Synset('calculate.v.01')]
>>> wn.synsets('ram')
[Synset('random-access_memory.n.01'), Synset('aries.n.01'), Synset('aries.n.03'), Synset('ram.n.04'), Synset('ram.n.05'), Synset('ram.v.01'), Synset('force.v.06'), Synset('crash.v.03'), Synset('jam.v.06')]
>>> computing = wn.synsets('computing')[0]
>>> ram = wn.synsets('ram')[0]
>>> computing.path_similarity(ram)
0.058823529411764705
请注意，使用 Wordnet 可能会导致比解决问题更多的问题；P。见
【讨论】：
您正在寻找的是图中两个节点之间的最短路径。如果您的图表未加权，则归结为breadth first search。
我假设你的相关性边缘是加权的，所以你需要an algorithm like dijkstra。由于您很可能对所有对最短路径问题感兴趣，因为您可能希望稍后查询任意两个节点之间的最短路径，您可以使用floyd Warshall algorithm。这将创建一个矩阵，其中包含所有节点对之间的所有最短路径值。
如果您将图形导入neo4j，您可以使用their floyd warshall implementation. 请注意，此算法的实现在顶点数上是三次方。所以这真的取决于你的用例选择上述哪种算法。
我附上了一些示例代码（在 neo4j 1.4 中），它显示了它是多么容易：
CostEvaluator<Double> costEvaluator = new CostEvaluator<Double>() {
public Double getCost(Relationship relationship, Direction direction) {
return -Math.log((Double) relationship.getProperty(Messages
.getString("RelProperty.Cost")));
}
};
CostAccumulator<Double> costAccumulator = new CostAccumulator<Double>() {
public Double addCosts(Double c1, Double c2) {
// TODO Auto-generated method stub
return c1 + c2;
}
};
Comparator<Double> costComparator = new Comparator<Double>() {
public int compare(Double o1, Double o2) {
// TODO Auto-generated method stub
return o1.compareTo(o2);
}
};
FloydWarshall<Double> fw = new FloydWarshall<Double>(1.0,
Double.MIN_VALUE, Direction.OUTGOING, costEvaluator,
costAccumulator, costComparator, this.currencySet,
this.tradeSet);
fw.reset();
fw.calculate();
然后您可以使用以下命令查询图形中的任意两个节点 node1 和 node2：
fw.getCost(node1, node2)
btw 广度优先搜索也可以在 neo4j 中轻松实现，使用遍历器框架或简单的cypher query 与您的查询完全匹配
【讨论】：