Neo4j k-means聚类中的Jaccard 在CyfER中，你如何修改k-均值来考虑JACARD距离DJ而不是欧几里得距离？

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其中，Jaccard距离定义为Dj=1-（| A∩B |）/（A∪B |）

下面是一个如何使用Cypher计算Jaccard距离的示例（从：

MATCH（m:Movie{title:“Inception”}）-[：IN_general]->（g:genera）（mg:genera）
以m，other，intersection，i，COLLECT（mg.name）作为s1
匹配（其他）-[：IN_体裁]->（og:体裁）
将m、other、intersection、i、s1、COLLECT（og.name）作为s2
与m、其他、交叉点、s1、s2
以m，other，intersection，s1+过滤器（s2中的x，s1中的不是x）作为并集，s1，s2
按jaccard DESC LIMIT 100返回m.title、其他.title、s1、s2、（（1.0*交点）/大小（并集））作为jaccard订单

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一旦你计算出来，你就可以把它和你的k-均值算法一起使用。你是如何运行k-means的？还有Cypher？

查看此图表，非常感谢！是的，这最终将是一个neo4j查询。

MATCH (m:Movie {title: "Inception"})-[:IN_GENRE]->(g:Genre)<-[:IN_GENRE]-(other:Movie)
WITH m, other, COUNT(g) AS intersection, COLLECT(g.name) AS i
MATCH (m)-[:IN_GENRE]->(mg:Genre)
WITH m,other, intersection,i, COLLECT(mg.name) AS s1
MATCH (other)-[:IN_GENRE]->(og:Genre)
WITH m,other,intersection,i, s1, COLLECT(og.name) AS s2
WITH m,other,intersection,s1,s2
WITH m,other,intersection,s1+filter(x IN s2 WHERE NOT x IN s1) AS union, s1, s2
RETURN m.title, other.title, s1,s2,((1.0*intersection)/SIZE(union)) AS jaccard ORDER BY jaccard DESC LIMIT 100