
引言
下图是GitHub中约500个开源项目仓库与话题组成的关系网络,密布的连线恐怕没有人能从中找到任何有用的信息。然而GitHub目前总共有3000000+的仓库!
如何在5分钟内发现有哪些我们感兴趣好项目?

今天我们使用TuGraph-Analytics帮助我们实现SSSP(单源最短路径算法),来试一试盲人摸象!
TuGraph-Analytics是蚂蚁集团开源的分布式实时图计算引擎,目前广泛应用于金融风控、社交网络、知识图谱以及数据应用等场景。

SSSP 算法介绍
SSSP单源最短路径算法(Single Source Shortest Path)是一种基于图论的算法,用于寻找一个起点到其他所有节点的最短路径。该算法可以应用于多种实际问题,如地图导航、网络拓扑等。
在GitHub开源项目仓库与话题组成的关系网络中,从仓库到话题再到仓库的关系边可以支持SSSP算法的运行。

如图,在关系网络局部,从起点出发,通过箭头的个数可以标记话题/仓库到源点的距离。例如仓库FiraCode与仓库Font-Awesome的距离为2,通过2个箭头可到达,它们也是互相距离最近的关联仓库。
简单来说,标记出我们感兴趣的仓库,那些与我们感兴趣仓库距离最近的仓库就是推荐的好仓库。或者更进一步,STAR数更多的近距离仓库更值得推荐。

TuGraph-Analytics实现SSSP
要运行SSSP算法,我们可以指定使用的图,直接在图查询里调用图算法,语法形式如下:
USE GRAPH github_repo_topicINSERT INTO tbl_resultCALL sssp('source_vertex') YIELD (repoName, distance)RETURN repoName, distance;
这段代码在图github_repo_topic上运行,将source_vertex作为算法起点,输出所有其他点的距离。如果无需这么多结果,可以在RETURN中加上FILTER条件过滤,一切和SQL语句一样!
如果需要定制一个图算法,我们可以实现AlgorithmUserFunction接口。TuGraph-Analytics内置了多种图算法的通用实现,这些算法无需单独定制,例如SSSP算法的参考实现如下:
@Description(name = "sssp", description = "built-in udga Single Source Shortest Path")public class SSSP implements AlgorithmUserFunction<Object, Long> {private AlgorithmRuntimeContext<Object, Long> context;@Overridepublic void init(AlgorithmRuntimeContext<Object, Long> context, Object[] parameters) {//初始化算法上下文this.context = context;}@Overridepublic void process(RowVertex vertex, Iterator<Long> messages) {long currentDistance;//初始化所有点距离初始值if (context.getCurrentIterationId() == 1L) {//初始化所有点距离初始值} else if (context.getCurrentIterationId() <= $maxIteration) {//计算最短距离} else {//返回结果}//更新距离值context.updateVertexValue(ObjectRow.create($currentDistance));//向邻居发送消息context.sendMessage(vertex.getId(), $currentDistance);long scatterDistance = $currentDistance == Long.MAX_VALUE ? Long.MAX_VALUE : currentDistance + 1;for (RowEdge edge : context.loadEdges(EdgeDirection.OUT)) {context.sendMessage(edge.getTargetId(), scatterDistance);}}@Overridepublic StructType getOutputType() {//算法返回值数据类型return new StructType(new TableField("id", StringType.INSTANCE, false),new TableField("distance", LongType.INSTANCE, false));}}
图查询以提交作业的形式完成,作业可以运行在本地或K8S集群中,TuGraph-Analytics提供控制台管理和回溯这些图研发作业。


在GitHub关系图上盲人摸象
话不多说,我们找到GitHub上目前星星数最多的项目,计算与它距离为2(即具有共同话题)的项目都有哪些?
目前星星最多的项目是freeCodeCamp,这里数据GitHub Public Repository Metadata (https://www.kaggle.com/datasets/pelmers/github-repository-metadata-with-5-stars)截止2023年5月。
USE GRAPH github_repo_topicINSERT INTO tbl_resultSELECT repoName, distance FROM (CALL sssp('freeCodeCamp') YIELD (repoName, distance)RETURN repoName, distance) WHERE distance = 2LIMIT 10;
短短时间我们就拿到了计算结果,来看看TuGraph-Analytics淘到了哪些好项目吧。这里不按星星数排序,随机呈现10条记录。
id,stars,forkspapers-we-love,72164,5162system-design-primer,220197,39109free-programming-books-zh_CN,102417,2751633-js-concepts,56077,7850build-your-own-x,201052,1962930-seconds-of-code,111510,11483carbon,32588,1854freecodecamp.cn,36459,1369Web-Dev-For-Beginners,69680,10904free-programming-books,279431,55158

总结
本文介绍了实时图计算引擎GeaFlow支持图算法SSSP的基本原理以及在TuGraph-Analytics中的实现细节,并展示其在GitHub数据集上的一个应用。TuGraph-Analytics已正式开源,欢迎大家关注GitHub代码仓库收藏🌟

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