Python cugraph.link_prediction.jaccard.jaccard_coefficient用法及代碼示例

用法: cugraph.link_prediction.jaccard.jaccard_coefficient(G, ebunch=None)

對於 NetworkX 兼容性。見jaccard

參數：

graph：cugraph.Graph: cuGraph 圖形實例，應包含作為邊列表的連接信息(此算法不使用邊權重)。該圖應該是無向的，其中無向邊由兩個方向的有向邊表示。如果不存在鄰接列表，則將計算該鄰接列表。
ebunch：cudf.DataFrame，可選(默認=無): 一個 GPU 數據幀，由代表頂點對的兩列組成。如果提供，則為給定的頂點對計算 Jaccard 係數。如果未提供 vertex_pair，則當前實現計算圖中所有相鄰頂點的 jaccard 係數。

df：cudf.DataFrame

GPU 數據幀大小為 E(默認)或包含 Jaccard 權重的給定對(第一、第二)的大小。排序是相對於鄰接列表的，或者是由指定的頂點對給出的。

df[‘source’]：cudf.Series: 源頂點 ID(如果指定，將與第一個相同)
df[‘destination’]：cudf.Series: 目標頂點 ID(如果指定，將與第二個相同)
df[‘jaccard_coeff’]：cudf.Series: 計算的源頂點和目標頂點之間的 Jaccard 係數

例子：

>>> gdf = cudf.read_csv(datasets_path / 'karate.csv', delimiter=' ',
...                     dtype=['int32', 'int32', 'float32'], header=None)
>>> G = cugraph.Graph()
>>> G.from_cudf_edgelist(gdf, source='0', destination='1')
>>> df = cugraph.jaccard_coefficient(G)

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cugraph.link_prediction.jaccard.jaccard_coefficient。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：