Graph 两个节点之间具有多条边的图相似性

关于图的相似性计算，有很多理论，如顶点边缘重叠、jacard、余弦、编辑距离、签名相似性、lambda距离、deltacon等。这些都是基于图的单条边。但在现实世界中有许多具有多条边的图。

给定上面类似的两个图，我们如何计算图的相似性？ 利用以前的图相似性，只有二维向量，条目只是标量，即数字，但在多条边的图中，条目应该是元组。因为节点之间还有一个操作。对于前面的方法，它可以被称为who know who schem，但对于后面的图，它可以被称为who know who*-how*。我认为前面的方法可以很容易地用于多重边的图形，因此没有关于它的逻辑或方法。

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提前谢谢

没有计算图形相似性的方法

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根据您的数据和问题，非常不同的方法可能是好的。在许多情况下，简单地将两条边合并为一条边是非常有意义的。例如，如果我从A到B有两条通行能力为x和y的道路-对于许多分析来说，这相当于只有一条道路，加上总通行能力。

谢谢，这有助于我了解更多。对图论的研究较多，对于每一个或所有的数据集都没有确定的方法。为了应用某种方法，必须对数据集进行分析。