https://neo4j.com/docs/graph-data-science/current/algorithms/node-similarity/
这一段原文
被翻译成
我以为是节点n所有有特定关系的邻居节点都放在了集合N(n)里?然后m是代指跟n有具体特定关系的节点。如果这样理解的话,应该是m属于N(n)了,就不存在N(m)了,所以我觉得我应该是理解错了。但我没能明白这个N(n)和N(m)到底分别指什么。
https://neo4j.com/docs/graph-data-science/current/algorithms/node-similarity/
这一段原文
被翻译成
我以为是节点n所有有特定关系的邻居节点都放在了集合N(n)里?然后m是代指跟n有具体特定关系的节点。如果这样理解的话,应该是m属于N(n)了,就不存在N(m)了,所以我觉得我应该是理解错了。但我没能明白这个N(n)和N(m)到底分别指什么。
简单的说,N(n)表示节点n所有邻居节点,N(m)表示节点m所有邻居节点,然后基于一些度量准则基于N(n)和N(m)计算节点相似度,比如