图的度计算和相似度计算

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图的度计算

对于一个无向图，节点的度数表示该节点连接的边的数量。可以通过以下公式计算某个节点的度数：

度数 = 与节点相连的边的数量

对于一个有向图，节点的出度表示从该节点出发的边的数量，入度表示指向该节点的边的数量。可以通过以下公式计算某个节点的出度和入度：

出度 = 从节点出发的边的数量

入度 = 指向节点的边的数量

图的相似度计算

一种用于计算节点相似度的算法是节点结构相似度算法。该算法基于两个节点之间的结构相似性来计算节点的相似度。

1. 首先，将每个节点的邻居节点及其边的类型记录下来，构建节点的邻接矩阵。
2. 对于两个节点i和j，分别计算它们的邻居节点集合Ni和Nj。
3. 如果两个节点的邻居节点集合都为空，则相似度为0。
4. 计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的交集大小，记为A。
5. 计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的并集大小，记为B。
6. 计算节点j的邻居节点与节点i的邻居节点的交集大小，记为C。
7. 计算相似度：similarity = (A C) / B。
8. 输出相似度结果。

例如，考虑两个节点i和j，其邻居节点集合分别为Ni={A,B,C}和Nj={B,C,D}。

根据算法步骤：

A = {B, C}，B = {A, B, C, D}，C = {B, C}。

相似度 = (A C) / B = (2 2) / 4 = 1。

因此，节点i和节点j的相似度为1。

使用Markdown格式输出结果：

节点i与节点j的相似度为1。