Neo4j 如何规范PageRank分数
我在一组节点上运行PageRank，其中每个节点都有一个属性Neo4j 如何规范PageRank分数,neo4j,cypher,pagerank,Neo4j,Cypher,Pagerank,我在一组节点上运行PageRank，其中每个节点都有一个属性year。如何根据year属性计算所有PageRank分数的平均值？也就是说，如果有100个节点总共有20个不同的year值，我想计算20个平均PageRank值 然后，对于每个节点，我想根据PageRank得分和该年论文的平均PageRank得分之间的差异计算一个缩放分数（其中该年的平均值基于所有节点的PageRank得分，这些节点的year属性的值相同） 运行PageRank的代码是： 调用algo.pageRank.stream(
yearyearyearyear调用algo.pageRank.stream(
“匹配（p:Paper），其中p.year<2015返回id（p）作为id”，
'匹配（p1:Paper）-[：CITES]->（p2:Paper）返回id（p1）作为源，id（p2）作为目标'，
{图：'cypher'，迭代：20，写入：false，并发：20}）
屈服点、得分
具有
*,
node.title作为标题，
node.year作为年份，
按页面排名得分
按页码排序\u排名说明
限制10000
回来
标题
年
页面排名；非常感谢您的帮助！此查询应返回每个
年/title
组合的scaled\u得分（作为绝对值）（scaled得分越低，标题的页面排名越接近该年的平均值）：
调用algo.pageRank.stream(
“匹配（p:Paper），其中p.year<2015返回id（p）作为id”，
'匹配（p1:Paper）-[：CITES]->（p2:Paper）返回id（p1）作为源，id（p2）作为目标'，
{图：'cypher'，迭代：20，写入：false，并发：20}）
屈服点、得分
具有
node.title作为标题，
node.year作为年份，
按页面排名得分
按页码排序\u排名说明
限制10000
根据年份，收集（{title:title，page_rank:page_rank}）作为数据，平均值（page_rank）作为平均值page_rank
将数据展开为d
返回年份，d.头衔作为头衔，ABS（d.佩奇排名-平均佩奇排名）/平均佩奇排名作为标度得分；
您可能还希望对结果进行排序（例如，按年份
或比例分数
）
CALL algo.pageRank.stream(
'MATCH (p:Paper) WHERE p.year < 2015 RETURN id(p) as id',
'MATCH (p1:Paper)-[:CITES]->(p2:Paper) RETURN id(p1) as source, id(p2) as target',
{graph:'cypher', iterations:20, write:false, concurrency:20})
YIELD node, score
WITH
node.title AS title,
node.year AS year,
score AS page_rank
ORDER BY page_rank DESC
LIMIT 10000
WITH year, COLLECT({title: title, page_rank: page_rank}) AS data, AVG(page_rank) AS avg_page_rank
UNWIND data AS d
RETURN year, d.title AS title, ABS(d.page_rank-avg_page_rank)/avg_page_rank AS scaled_score;