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Um JUNG nutzen zu können, müssen wir den Neo4j-Graph in einen neu-
en JUNG-Graph packen.
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Um auf den JUNG-Graphen zugreifen zu können,
haben Sie zwei Möglichkeiten: Laden Sie alle Blueprint- und JUNG-jars her-
unter, installieren Sie sie im libs-Verzeichnis des Neo4j-Servers und starten
Sie den Server neu, oder laden Sie die vorgepackte Gremlin-Console herun-
ter. Für dieses Projekt empfehlen wir die zweite Möglichkeit, weil es Ihnen die
Mühe erspart, verschiedenen Java-Archivdateien (jars) hinterherzujagen.
Sobald Sie die Gremlin-Console heruntergeladen haben, fahren Sie den Neo4j-
Server herunter und starten Gremlin. Sie müssen nun das Neo4jGraph-Ob-
jekt erzeugen und dabei auf das
data/graph
-Verzeichnis Ihrer Installation
verweisen.
g = new Neo4jGraph('/users/x/neo4j-enterprise-1.7/data/graph.db')
Wir verwenden den Gremlin-Graph
g
. Das Neo4jGraph-Objekt muss in ein
GraphJung-Objekt gepackt werden, das wir
j
nennen.
j = new GraphJung( g )
Ein Grund, warum Kevin Bacon als Zielpfad gewählt wurde, ist seine rela-
tive Nähe zu anderen Schauspielern. Er ist in Filmen zusammen mit vielen
beliebten Stars aufgetreten. Um wichtig zu sein, musste er selbst nicht vie-
le Rollen spielen, er musste nur mit denen verbunden sein, die gut vernetzt
sind.
Da stellt sich die Frage, ob wir einen Schauspieler finden, der (gemessen an
der Distanz zu anderen Schauspielern) eine bessere Wahl ist als Kevin Bacon.
JUNG enthält einen Scoring-Algorithmus namens BarycenterScorer, der je-
den Knoten basierend auf der Distanz zu allen anderen Knoten bewertet.
Wenn Kevin Bacon wirklich die beste Wahl ist, dann müsste sein Wert der
kleinste sein, was bedeutet, dass er an allen anderen Schauspielern am
„nächsten“ dran ist.
Unser JUNG-Algorithmus soll nur auf Schauspieler angewandt werden, wes-
halb wir einen
transformer
entwickeln, um nur die actor-Knoten herauszufil-
tern. Der
EdgeLabelTransformer
erlaubt für den Algorithmus nur die Knoten
mit einer
ACTED
_
IN
-Kante.
t = new EdgeLabelTransformer(['ACTED
_
IN'] as Set, false)
