我需要找到一种方法来找到两个顶点之间的路径，使边属性的乘积最大化。就我而言，边缘属性是连接的概率。 假设我想在以下示例中找到顶点 1 和 4 之间的最大概率路径:
require(igraph)
G<-graph.data.frame(as.data.frame(cbind(id1=c(1,1,2,3,1,4),id2=c(2,3,4,4,5,5),weight=c(0.5,0.35,0.5,0.9,0.6,0.6))), directed=FALSE)
plot(G, edge.label=paste(E(G),"=",signif(E(G)$weight, digits=1)), vertex.size=10)
#weighted shortest path using connection probability
a<-get.shortest.paths(G,1,4, weights=E(G)$weight, output="epath")[[1]]
E(G)[a]
prod(E(G)$weight[a])
#weighted shortest path using the inverse of connection probability
b<-get.shortest.paths(G,1,4, weights=1-E(G)$weight, output="epath")[[1]]
E(G)[b]
prod(E(G)$weight[b])
在此示例中，最大化连接的路径是通过顶点 5，实际上概率的乘积等于 0.36 (0.6*0.6)。 最短路径函数似乎优先考虑属性之和，而不是乘积。事实上，在上面的例子中，无论我使用概率还是概率的倒数，它都会建议两条连接概率较低的路径(0.25和0.315)。
有没有办法找到最大化产品的路径？？？ 谢谢
最佳答案
您正在使用最短路径算法来获得最长路径。所以反转权重是必要的。同时，您想要最大化产品而不是总和。结合-
x<-get.shortest.paths(G,1,4, weights=-log(E(G)$weight), output="epath")[[1]]
E(G)[x]
prod(E(G)$weight[x])
关于r - R 中的IGRAPH : Find the path between vertices that maximizes the product of edge attributes，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/16032499/