如何根據鄰接矩陣有效更新權重？

我有一個非常大的圖。節點之間有鏈接。最初每個邊都有重量1。我必須根據變換後的鄰接矩陣更新邊的權重。如何根據鄰接矩陣有效更新權重？

其中A是Adjcency矩陣。節點（i，j）中的新權重將由M（i，j）給出。

我必須在Graphx中執行此操作。我如何做到這一點？

我的方法：找到每個節點的所有相鄰節點，並在內部加入them.in對。然後更新每個節點的權重。

但我對在Graphx中編寫高效的代碼感到困惑。我該怎麼做呢？代碼捕捉是讚賞。

來源

2016-04-22 Amnesiac

除了「給我代碼」之外，你真正的問題是什麼？ –

當你打開我們的代碼時，我們是否可以在課堂上分享'A'？ –

爲什麼它需要是graphx？ – eliasah

有關使用GraphX高效處理稀疏矩陣的示例，請參閱GraphX的SVD ++實現的源代碼。

https://github.com/apache/spark/blob/branch-1.6/graphx/src/main/scala/org/apache/spark/graphx/lib/SVDPlusPlus.scala

基本上，它只是使用aggregateMessages（），所以在每鄰接矩陣的非零條目一個消息被髮送到鄰近的頂點 - 從而避免即使考慮（加工）的零值鄰接矩陣的條目。

EDIT（附加信息）：

首先，你要準備什麼是會得到存儲在每個頂點，也是你要如何收集這些信息來產生M（I，J）在結束。請注意分母中的兩個規範，| A（：，i）|和| A（：，j）|被反覆使用。如果圖中有n個頂點（也就是說，如果A是一個n×n矩陣），那麼即使存在n（A，i）， s來計算。對於每個頂點i來說，一個好的計劃是存儲兩個向量（例如，在兩個數組[2]的Tuple2中）：| A（：，i）|和[，...，]（稱之爲Vi）。然後在最後，你將通過從你的graph.vertices（）中提取這些信息來計算M，並將它合併爲M來生成M（012）。簡單。對於每個頂點i，這只是入站邊的數量。（要看到這一點，請考慮A是一個鄰接矩陣並繪製圖表意味着什麼。）

Vi有點複雜，但並不過分。首先，對於每個頂點，我們需要提出一個向量，而不僅僅是像我們爲| A（：，i）|所做的一樣。並且該長度爲n的矢量的每個分量都將需要多達潛在的n個輸入。回想一下鄰接矩陣背後的含義，爲了計算Vi的第j個分量（也就是n個乘積的和），我們只需要在某個頂點k有一個邊的時候添加一個1我和j。因此，您可以採用的方法是連續兩次使用aggregateMessages：沿着邊緣向後傳輸相鄰頂點。要使用一些非常鬆散的術語：首先從j個頂點到k個頂點，然後從k個頂點到i個頂點。這樣，每個頂點都在兩跳內知道所有鄰居（如果A稀疏，每個頂點都可以累積那麼多信息）。這將允許你計算Vi。

來源

2016-04-22 16:59:53

感謝您的回覆。當我想更新邊的權重時，聚合消息有效。但是我想計算公式中所示的兩列鄰接矩陣的餘弦並更新相應的權重。那麼我如何實現這一目標呢？ – Amnesiac

更新了我的回答，以概述可能的具體方法。 –

如何根據鄰接矩陣有效更新權重？

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