java运行Louvain算法，从数据库中批量添加边，运算不出来，该怎么解决

Question

java运行Louvain算法，运行这位老哥的代码出现了问题https://blog.csdn.net/weixin_42111859/article/details/108537783
我想从数据库中批量添加边，然后我的数据量很大，导致第二个dst值很大，然后，即使我试着只读取10条数据，也运算不出来，该怎么解决

这是我的表
src dst weight
3 87743 1
5 87746 1
11 87749 1
12 87753 1
13 87755 1
15 87757 1
18 87759 1
19 87762 1
21 87764 1

原来老哥这部分代码是这样的：

public void testSingle() {
        Graph g = new Graph();
        // 0->1->2->0
        g.addLinks(Arrays.asList(new Link(0, 1, 1.0)));
        g.addLinks(Arrays.asList(new Link(1, 2, 1.0)));
        g.addLinks(Arrays.asList(new Link(2, 0, 1.0)));
        // 3->4->5->3
        g.addLinks(Arrays.asList(new Link(3, 4, 1.0)));
        g.addLinks(Arrays.asList(new Link(4, 5, 1.0)));
        g.addLinks(Arrays.asList(new Link(5, 3, 1.0)));
        // 构造计算器
        LouvainCalculator louvainCalculator = new LouvainCalculator(g);
        // 执行划分
        CommunityInfo communityInfo = louvainCalculator.findCommunitiesSingleLevel();
        // 输出结果
        System.out.println(communityInfo);
    }

我修改完的代码：

 Graph g = new Graph();
        for (Point point :  points) {
      g.addLinks(Arrays.asList(new Link(point.getSrc(), point.getDst(), point.getWeight())));

        }
//      g.addLinks(Arrays.asList(new Link(0, 1, 1.0)));
     // 构造计算器
      LouvainCalculator louvainCalculator = new LouvainCalculator(g);
     // 执行划分
     CommunityInfo communityInfo = louvainCalculator.findCommunitiesSingleLevel();
   // 输出结果
      System.out.println(communityInfo);
      return communityInfo;
    }

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在Java中运行Louvain算法并从数据库批量读取边构建图时，如果遇到数据量大导致无法计算的问题，可以从以下几个方面排查和优化：

1. 内存管理：由于数据量大，可能超出Java虚拟机的内存限制。确保已为JVM分配足够的堆空间以容纳整个图结构。可以在启动Java应用时通过-Xms和-Xmx参数设置初始和最大堆大小。

2. 批量加载与流式处理：

   • 一次性加载所有边可能会消耗大量内存。可以尝试分批从数据库读取边，并逐批添加到图中进行计算。

   int batchSize = 1000; // 自定义一个合适的批次大小
   List<Link> linksBatch;
   
   try (Stream<Point> pointStream = pointsRepository.streamAll()) {
       linksBatch = pointStream.limit(batchSize)
                               .map(point -> new Link(point.getSrc(), point.getDst(), point.getWeight()))
                               .collect(Collectors.toList());
   
       while (!linksBatch.isEmpty()) {
           g.addLinks(linksBatch);
           CommunityInfo communityInfo = louvainCalculator.findCommunitiesSingleLevel();
           // 处理communityInfo（例如存储结果或检查是否满足停止条件）
   
           // 获取下一批数据
           linksBatch = pointStream.limit(batchSize)
                                   .map(point -> new Link(point.getSrc(), point.getDst(), point.getWeight()))
                                   .collect(Collectors.toList());
       }
   }
   

   注意，上述代码假设您有一个支持流式处理的数据库接口。根据实际情况调整数据库查询和数据加载方式。

3. 分布式计算或增量计算： 如果单机内存不足以处理全部数据，考虑使用分布式计算框架（如Apache Spark）来并行执行Louvain算法。或者对算法进行改造，使其支持增量计算，在每次添加新边后只更新受影响的社区。

4. 数据预处理：

   • 确保数据正确无误，没有异常值或重复项。
   • 对于非常大的图，考虑是否有可能提前过滤掉对最终社区划分影响不大的边。

5. 算法实现优化： 检查使用的Louvain算法实现是否有针对大规模图的优化措施，比如使用更节省空间的数据结构、局部最优解的缓存策略等。

6. 调试与日志记录： 在代码中加入详细的日志输出，查看在哪个阶段出现问题，是内存溢出还是算法本身的bug。如果问题依然存在，请检查LouvanCalculator库的具体实现，看是否有对大规模图处理的特殊要求或限制。

请根据实际项目情况针对性地选择和实施以上建议。对于给出的部分代码，你已经基本实现了从数据库加载边的功能，但需要按需进行适当的分批处理。另外，需要注意的是，上述示例中的Louvain计算是在每一批次添加完边之后立即执行，而实际上，Louvain算法在一个层级完成之前通常不会切换到下一个层级，所以在真实场景下，可能需要在处理完整个数据集后统一调用findCommunitiesMultiLevel方法来进行多层级计算。