HANP
分类：计算、图遍历
描述
HANP（Hop Attenuation & Node Preference）算法是 LPA 算法的优化算法，考虑了标签的其他信息，例如度的信息、距离信息等，同时在传播时引入了衰减系数，防止过度传播。
仅支持无向图。
参考论文：Towards real-time community detection in large networks (opens in a new tab)
输入
| 名称 | 数据类型 | 端口类型 | 参数名 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| 边表 | String | Folder File | input | 图数据输入路径，CSV 格式的边表 |
输出
| 名称 | 数据类型 | 端口类型 | 参数名 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| 输出路径 | String | Folder | output | 默认值 ${OFNIL_DEFAULT_OUTPUT} |
参数
| 名称 | 数据类型 | 参数名 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| 边表 Schema | String | input_schema | from:string,to:string | 输入图数据 (CSV 格式的边表) 的 Schema |
| 有向图 | Boolean | is_directed | true | 是否为有向图。关闭表示无向图，自动添加反向边 |
| 切分图 | Boolean | part_by_in | true | 使用顶点入度切分图 |
| Alpha | Integer | alpha | -1 | 顺序平衡切分的 α 值 |
| 迭代次数 | Integer | iterations | 20 | |
| 节点度倾向性 | Float | preference | 1 | 节点度倾向性的幂指数 |
| 衰减因子 | Float | hop_att | 0.1 | 衰减因子，取值范围 0~1。值越大衰减的越快，可以传递的次数越少 |
资源
| 名称 | 数据类型 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|
| CPU Requests | Double | 0.5 Core | CPU 请求量，容器启动时最低需要的 CPU 资源 |
| CPU Limits | Double | 1 Core | CPU 限制，容器能够使用的最大 CPU 资源量 |
| Memory Requests | Integer | 512 MB | 内存请求量，容器启动时最低需要的内存资源 |
| Memory Limits | Integer | 512 MB | 内存限制，容器能够使用的最大内存资源量 |