例子：创建一个属性图

CREATE(alice:User {name: 'Alice'}),(bob:User {name: 'Bob'}),(carol:User {name: 'Carol'}),(dan:User {name: 'Dan'}),(eve:User {name: 'Eve'}),(frank:User {name: 'Frank'}),(gale:User {name: 'Gale'}),(alice)-[:FOLLOWS]->(carol),(bob)-[:FOLLOWS]->(carol),(carol)-[:FOLLOWS]->(dan),(carol)-[:FOLLOWS]->(eve),(dan)-[:FOLLOWS]->(frank),(eve)-[:FOLLOWS]->(frank),(frank)-[:FOLLOWS]->(gale);

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、属性图如下

二、实现算法

1.属性图命名

CALL gds.graph.create('myGraph', 'User', 'FOLLOWS')

2.stream模式执行算法

CALL gds.betweenness.stream('myGraph')
YIELD nodeId, score
RETURN gds.util.asNode(nodeId).name AS name, score
ORDER BY name ASC

3.stream模式采样运算，也就是Brandes算法

CALL gds.betweenness.stream('myGraph', {samplingSize: 2, samplingSeed: 0})
YIELD nodeId, score
RETURN gds.util.asNode(nodeId).name AS name, score
ORDER BY name ASC

注：
samplingSize：是采样的节点数
samplingSeed：是采样的节点的得分值，可以人为指定，相当于先验值。

4.命名无向图

CALL gds.graph.create('myUndirectedGraph', 'User', {FOLLOWS: {orientation: 'UNDIRECTED'}})

5.基于无向图运算（上面算的是有向图）

CALL gds.betweenness.stream('myUndirectedGraph')
YIELD nodeId, score
RETURN gds.util.asNode(nodeId).name AS name, score
ORDER BY name ASC

总结

提示：下面两篇文章帮助理解该算法：

文章一：
https://blog.csdn.net/jackiej/article/details/5195508
文章二：
https://blog.csdn.net/qq_40421671/article/details/103101328

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