Глобальный прогноз РСМД 2019–2024

Подготовка прогнозов — рискованное занятие для любого ученого. Особенно если речь идет о среднесрочной или краткосрочной перспективе. Казалось бы, чего проще представить себе ближайшее будущее: основные параметры известны, текущие траектории понятны. Остается лишь спроецировать их на несколько шагов вперед. И такой подход верен, когда речь идет о стабильных и равновесных системах.

Проблема в том, что в международных отношениях мы имеем дело с нелинейной и подвижной средой. Обстановка здесь меняется быстро, обнуляя вчерашние и даже сегодняшние реалии. Парадоксальным образом, долгосрочный прогноз международной среды подчас может оказаться более простой задачей. Имея дело с большими трендами, проще отсеять многочисленные случайности и флуктуации, получить более «чистую картину». Однако в практической политике краткосрочные и среднесрочные прогнозы более востребованы, ведь большинство политических решений принимаются здесь и сейчас на перспективу в несколько месяцев или лет. Понимание долгосрочных трендов необходимо и востребовано. Без них трудно обойтись при формировании адекватных политических стратегий. Они также играют важную просветительскую роль. И все-таки в решении оперативных задач долгосрочные инструменты оказываются слишком сложными и громоздкими. При всех рисках краткосрочного и среднесрочного прогнозирования, такие разработки более совместимы с задачами тактического и оперативного плана. В каждой из таких разработок приходится учитывать фактор «черных лебедей» — маловероятных, но неожиданных событий, которые могут значительно усилить ранее намеченные тенденции или, наоборот, ослабить их.

Специфика международных отношений последних лет состоит в растущей уязвимости к подобным событиям. Когда мы составляли наш краткосрочный прогноз в конце 2017 г. нам трудно было с высокой точностью предвидеть дело Скрипалей или Керченский инцидент. Однако оба события сами по себе стали индикаторами состояния международной среды. Они показали, что участники инцидентов не смогли выработать механизмов для предупреждения разрушительных последствий таких событий в будущем. А значит, новые инциденты могут произойти где угодно и когда угодно. Их последствия будет сложно контролировать. Уязвимость к локальным кризисам, их непропорционально высокое воздействие на отношения между основными центрами силы, сигнализирует о более крупных изменениях структуры международных отношений. Мир находится в той точке, когда краткосрочные изменения на отдельных страновых и региональных направлениях совпадают со сдвигами глобального характера. Текущее положение можно сравнить со своего рода «парадом планет» или затмением, когда траектории движения крупных и мелких тел пересекаются в одной точке.

В предлагаемом нами докладе мы собрали взгляды российских экспертов на внешнюю политику России в контексте отношений с отдельными странами, положения дел в отдельных регионах и специфики развития ключевых функциональных направлений международных отношений. Каждый из этих прогнозов предлагает свой уровень анализа и «аналитические линзы» в зависимости от изучаемого предмета или отдельных «небесных тел», если использовать нашу аналогию «парада планет». Мы же попробуем дать некоторые соображения относительно динамики самой «солнечной системы», то есть показать возможные траектории развития системы международных отношений или того, что принято называть мировым порядком.

Очевидно, что в краткосрочной и среднесрочной перспективе (от одного года до четырех-пяти лет) траектория движения мирового порядка будет определяться несколькими крупными факторами. В их числе можно выделить следующие:

1. Внутриполитическая ситуация в США и влияние американской внутренней политики на внешнеполитический курс страны.

2. Динамика отношений КНР и США, скорость нарастания военно-политических и экономических противоречий, их глубина, а также решимость сторон отстаивать свои исходные политические позиции.

3. Отношения России и США, а также России и «коллективного Запада» в целом. Здесь также важны скорость дальнейшего углубления политических конфликтов и вероятность их перерастания в военную фазу.

4. Стабильность существующих альянсов (прежде всего, НАТО) и перспективы формирования контуров новых союзов (Россия – КНР).

5. Рост или, наоборот, снижение автономности внешней и внутренней политики других крупных игроков, таких как ЕС или Япония. Перспективы сохранения стратегической автономии Индии.

К действиям и отношениям крупных центров силы трудно свести все многообразие международной жизни. Кроме того, даже в «сегменте» больших игроков число независимых переменных гораздо выше, чем перечисленные пять факторов. Вряд ли нужно говорить и том, что за их пределами международные отношения характеризуются большим многообразием других переменных. Перечисленная пятерка представляется нам системообразующей для текущей политической динамики. Еще раз подчеркнем, что специфической чертой переживаемого нами исторического момента является уязвимость отношений великих держав к действиям локальных «малых факторов». Утрачены механизмы, которые могли бы в иных условиях нивелировать резонанс локальных кризисов. Точно спрогнозировать, что именно дестабилизирует отношения в обозначенной пятерке факторов крайне сложно. Важно то, что произойти это может в любой момент. И с каждым новым локальным кризисом уязвимость к новым стрессам лишь возрастает. В этом состоит важное отличие сегодняшней политической обстановки от периода холодной войны, когда отдельные кризисы, наоборот, способствовали созданию новых правил игры.

Мы рассматриваем четыре базовых сценария возможной динамики мирового порядка в ближайшие 4–5 лет.

Политолог дал прогноз отношениям России и США: Политика: Мир: Lenta.ru

Политолог Фельдман: профессионалы в США постараются не допустить разрыва связей с Россией

Фото: Павел Бедняков / РИА Новости

Если в Госдепе США еще остались настоящие профессионалы, то они наверняка постараются не допустить полного и окончательного разрыва связей с Россией, заявил кандидат политических наук, доцент «Академии труда и социальных отношений» Павел Фельдман. В беседе с «Лентой.ру» он дал свой прогноз на развитие отношений России и США.

США и Россия

Представитель МИД России Мария Захарова заявила, что если Конгресс США объявит Россию «страной-спонсором терроризма», то об отношениях между Москвой и Вашингтоном можно забыть. В российском внешнеполитическом ведомстве полагают, что Соединенные Штаты осознают все последствия подобного решения.

Внешняя политика США амбивалентна

Павел Фельдманполитолог

«Наиболее трезвомыслящие политики-реалисты вроде [экс-госсекретаря США Генри] Киссинджера прекрасно понимают, что без стабильных и предсказуемых отношений с Россией США не удастся обеспечить свою безопасность», — считает Фельдман.

При этом политолог отметил, что гораздо громче в Вашингтоне звучат голоса «безответственных популистов», которые в погоне за популярностью и электоральной выгодой эксплуатируют «проверенную русофобскую риторику».

Подобные люди не привыкли задумываться о последствиях собственных заявлений, ведь их девиз: «После голосования хоть потоп!»

Павел Фельдманполитолог

«В ходе масштабной ноябрьской кампании по выборам в Палату представителей градус политического накала будет постоянно расти. Республиканцы и демократы поспорят за титул «самых непримиримых противников России и Китая». К сожалению, конкурирующие друг с другом американские элиты превращают собственное государство в инструмент для удовлетворения властных амбиций», — заявил он.

США и Китай

Сегодня создается впечатление, что в США нет ни внешнеполитической стратегии, ни понимания современного миропорядка, сказал Павел Фельдман. А ухудшение отношений с Россией и Китаем только поддерживают такое впечатление, добавил политолог.

Стремительно ухудшая отношения одновременно и с Москвой, и с Пекином, США подталкивают Россию и Китай к формированию полноценной антизападной коалиции. Чем более резкими и провокационными будут действия американцев, тем скорее эта коалиция состоится

Павел Фельдманполитолог

«Впрочем, не исключено, что ветеран политической сцены — президент [США Джо] Байден постарается восстановить взаимопонимание с китайскими партнерами на полях саммита G20, ведь он прекрасно осознает, насколько США экономически зависимы от КНР. В отношениях между Вашингтоном и Москвой подобная «оттепель» даже гипотетически исключена», — подытожил он.

Ранее экс-госсекретарь США Генри Киссинджер заявил, что США находятся на грани войны с Россией и Китаем. Как отметил Киссинджер, частично ответственность за возможное развитие событий лежит и на Вашингтоне. Все, что могут сделать в данной ситуации американские власти, это «не нагнетать напряженность, а искать варианты» для разрешения ситуации, считает он.

Что лучше? – The DNA Geek

Наука работает как трещотка. Каждое открытие основывается на предыдущей работе, и идеи, выдерживающие тщательную проверку, становятся ступеньками на пути к будущему прогрессу. Конкуренция может быть жесткой, но хорошие ученые доверяют своим предшественникам и с изяществом принимают критику в многолетнем сотрудничестве, направленном на расширение знаний. В этом красота науки.

Храповой механизм очевиден в эволюции инструментов предсказания родства для генеалогии. Все компании, занимающиеся тестированием ДНК, предлагают диапазоны родства для наших совпадений ДНК, например, «двоюродный и третий двоюродный брат», но независимые специалисты по генеалогии сыграли важную роль в продвижении этой области вперед.

Основой предсказания отношений является проект Shared cM Блэйна Беттингера, который собрал данные о более чем 60 000 известных отношениях с 2015 года. Хотя сам по себе он не является инструментом прогнозирования, его статистический подход к совпадениям ДНК вдохновил на первое использование вероятностей для оценки их. (См. ниже более подробную временную шкалу.)

Теперь у нас есть несколько инструментов, которые присваивают вероятности родства совпадениям аутосомной ДНК, включая недавно анонсированный cM-эксплейнер от MyHeritage. Но какой инструмент лучше? Что вообще означает «лучший» в данном контексте?

Ни один инструмент не может предсказать правильное отношение в 100% случаев; Наследование ДНК слишком случайно для этого. И ни один прогноз не может быть принят без дальнейшего исследования. Даже для совпадения «родитель-ребенок» мы должны учитывать, кто старше и существует ли однояйцевый близнец.

Инструмент должен облегчить нашу работу. Он должен указывать нам правильное направление, не вводя нас в заблуждение и не давая ложной уверенности. Неверный прогноз или слишком уверенный в себе прогноз может загнать нас в кроличью нору и напрасно потратить время.

Я предлагаю следующие критерии, для которых предиктор родства является «лучшим»:

• Он чаще других предсказывает правильное родство как лучший вариант по всему спектру общих количеств ДНК.
• Более уверенно предсказывает правильные отношения. Инструмент, который правильно предсказывает двоюродного брата с вероятностью 68%, лучше, чем тот, который дает тому же совпадению вероятность быть 2C с вероятностью 47%.
• Когда это неправильно, истинные отношения по-прежнему входят в тройку лучших возможностей.
• Когда это неверно, истинная связь имеет такую ​​же вероятность, как и первая. Неверный прогноз, который оценивается всего на 1% меньше, чем неправильный, лучше, чем неправильный прогноз, который оценивается на 30% меньше.

Вы можете помочь!

Блейн Беттингер и я сотрудничаем в исследовании, чтобы сравнить три различных инструмента прогнозирования отношений: исходный общий инструмент СМ в DNA Painter, общий инструмент СМ с обновленными вероятностями и объяснитель СМ на MyHeritage. Для совпадений в базе данных AncestryDNA вы также можете оценить их встроенные вероятности. (Четвертый инструмент изначально был включен в это исследование, но был удален после серьезных возражений со стороны его разработчика.)

Мы привлекаем добровольцев двумя способами. Если вы предпочитаете работать со своими наборами ДНК, вы можете заполнить этот онлайн-опрос. При каждом прохождении опроса вам будет предложено оценить одно и то же совпадение в разных инструментах. Для начала вам понадобятся: известное родство, количество общей ДНК в сантиморганах, количество сегментов и (если возможно) возраст совпадения ДНК. Вы можете отправить столько совпадений, сколько захотите, пройдя опрос несколько раз.

В качестве альтернативы вы можете помочь, используя данные из общего проекта cM. Блейн собрал общее количество ДНК и количество сегментов примерно для 40 000 пар известных родственников. Это означает, что мы можем быстро и эффективно обрабатывать большие объемы данных. Не хватает одного параметра — возраста (используется инструментом MyHeritage), поэтому мы даем добровольцам выбор, как внести свой вклад. Чтобы помочь в этом, см. специальный пост в группе Genetic Genealogy Tips & Techniques на Facebook.

• Опрос здесь.
• Добровольно обработайте данные проекта Shared cM здесь.

Хронология инструментов прогнозирования взаимоотношений

Приведенный ниже список ни в коем случае не является исчерпывающим. Вместо этого он предназначен для признания ключевых достижений в этой области и представления основных вариантов прогнозирования отношений в опросе, описанном выше.

2015 — Блейн Беттингер запустил краудсорсинговый проект Shared cM Project. Сегодня он накопил более 60 000 точек данных, которые предоставляют средние значения, диапазоны и гистограммы для общей ДНК между известными родственниками. Проект был основополагающим для интерпретации совпадений ДНК. Все данные поступают от добровольцев, но теоретически размер набора данных должен перевешивать случайные ошибки.

2016— Криста Сталкап и группа Детективов ДНК подготовили «Зеленую диаграмму», в которой была собрана информация, сходная с проектом Shared cM Project, но из родственных связей, проверенных опытными специалистами по генеалогии. Этот более тщательный подход обязательно дает меньше данных. (Это вечный компромисс в науке.)

2016— Компания AncestryDNA опубликовала документ Matching White Paper с ключевым графиком (рис. 5.2), который позволил нам применить более статистический подход к прогнозированию отношений. Вместо того, чтобы просто показать, какие группы родства имеют одинаковое количество ДНК, он указал, какие из них были 9.0062, более вероятно, для любого заданного количества сантиморганов.

2017— Джонни Перл объединил два набора данных — Shared cM Project и Ancestry Figure 5.2 — для создания Shared cM Tool. Это был первый интерактивный инструмент, предоставляющий статистические вероятности для отношений, и он стал золотым стандартом для прогнозирования на основе ДНК как за простоту использования, так и за точность.

2017— Профессор Эндрю Миллард провел компьютерное моделирование, чтобы показать, что количество сегментов иногда может помочь различить близкие отношения, которые имеют одинаковое ожидаемое количество общей ДНК. Эта концепция основана на более ранней научной публикации ученых 23andMe в 2012 г.

2019— AncestryDNA начала сообщать о вероятности родства в своих списках соответствия ДНК. Эти вероятности время от времени обновляются. На сегодняшний день они не выпустили официальный документ, объясняющий их методы.

2023— Брит Николсон представила интерактивный SegcM, инструмент, который прогнозирует отношения на основе как общей общей ДНК, так и количества сегментов. Этот инструмент основан на более ранней работе ученых 23andMe и Эндрю Милларда и пытается различать определенные близкие отношения, которые не могут другие инструменты. Он претендует на звание «самого точного из доступных предсказателей отношений», но разработчик принял крайние меры, чтобы предотвратить его сравнение с другими инструментами. (см. ниже)

2023— Компания MyHeritage представила свой новый Объяснитель cM на RootsTech. Инструмент основан на предыдущем cM Solver Ларри Джонса и был улучшен для учета возраста двух родственников по ДНК.

Обновления этого сообщения

Текст был отредактирован, чтобы отразить последние события. 17 марта 2023 года рассматриваемый инструмент был защищен паролем его разработчиком, чтобы защитить его от проверки. Он был повторно выпущен 22 марта с новыми «положениями и условиями», которые явно запрещают его использование в этом исследовании. Такое поведение глубоко ненаучно, и мне грустно, что генеалогическому сообществу пришлось засвидетельствовать это.

Проецирование графиков с использованием собственных проекций

Чтобы продемонстрировать возможности GDS Graph Projection, мы создадим небольшой график социальной сети в Neo4j.
Пример графа выглядит следующим образом:

Следующий оператор Cypher создаст пример графа в базе данных Neo4j:

 CREATE
  (florentin:Person {имя: 'Florentin', возраст: 16}),
  (Адам:Персона {имя: 'Адам', возраст: 18}),
  (Веселин:Персона {имя: 'Веселин', возраст: 20, рейтинги: [5.0] }),
  (hobbit:Book {название: 'Хоббит', isbn: 1234, numberOfPages: 310, рейтинги: [1. 0, 2.0, 3.0, 4.5]}),
  (франкенштейн: Книга {название: «Франкенштейн», isbn: 4242, цена: 19.99 }),
  (флорентин)-[:ЗНАЕТ { с: 2010 }]->(адам),
  (флорентин)-[:ЗНАЕТ { с: 2018 }]->(веселин),
  (флорентин)-[:READ { numberOfPages: 4 }]->(хоббит),
  (флорентин)-[:READ { numberOfPages: 42 }]->(хоббит),
  (адам)-[:READ { numberOfPages: 30 }]->(хоббит),
  (веселин)-[:ЧИТАТЬ]->(франкенштейн) 

2.1. Простой граф

Простой граф — это граф только с одной меткой узла и типом связи, т. е. однодольный граф.
Мы собираемся начать с демонстрации того, как загрузить простой график, проецируя только Человек Метка узла и ЗНАЕТ тип отношения.

Проект Человек узлы и ЗНАЕТ отношения:

 ЗВОНОК gds.graph.project(
  «лица»,   (1) 
  «Человек»,   (2) 
  «ЗНАЕТ»   (3) 
)
УРОЖАЙ
  graphName AS graph, nodeProjection, nodeCount AS nodes, RelationsProjection, RelationsCount AS rels 

1	Имя графика. После этого человека могут быть использованы для запуска алгоритмов или управления графом.
2	Узлы для проектирования. В этом примере узлы с меткой Person .
3	Проецируемые отношения. В этом примере отношения типа ЗНАЕТ .

В приведенном выше примере мы использовали сокращенный синтаксис для проекции узла и отношения.
Используемые проекции внутренне расширены до полного синтаксиса Map , как показано в таблице Results .
Кроме того, мы можем видеть, что спроецированный граф в памяти содержит три узла Person и два отношения KNOWS .

2.2. Мультиграф

Мультиграф — это граф с несколькими метками узлов и типами отношений.

Чтобы проецировать несколько меток узлов и типов отношений, мы можем настроить проекции следующим образом:

Project Person и Book узлов и KNOWS и READ отношения:

 CALL gds.graph.project
  «Люди и книги»,   (1) 
  ['Человек', 'Книга'],   (2) 
  ['ЗНАЕТ', 'ЧИТАТЬ']   (3) 
)
УРОЖАЙ
  graphName AS graph, nodeProjection, nodeCount AS узлы, RelationsCount AS rels 

1	Проектирует граф под именем personAndBooks .
2	Узлы для проектирования. В этом примере узлы с меткой Person или Book .
3	Проецируемые отношения. В этом примере отношения типа ЗНАЕТ или ЧИТАТЬ .

В приведенном выше примере мы использовали сокращенный синтаксис для проекции узла и отношения.
Используемые проекции внутренне расширены до полных Сопоставьте синтаксис , как показано для nodeProjection в таблице результатов.
Кроме того, мы можем видеть, что спроецированный граф в памяти содержит пять узлов и две связи.

2.3. Ориентация отношений

По умолчанию отношения загружаются в той же ориентации, что и в базе данных Neo4j.
В GDS мы называем это ориентацией NATURAL .
Кроме того, мы предоставляем функциональность для загрузки отношений в REVERSE или даже НЕНАПРАВЛЕННАЯ ориентация.

Проект Человек узлы и ненаправленные ЗНАЕТ отношения:

 ЗВОНОК gds.graph.project(
  «ненаправленные знания»,   (1) 
  «Человек»,   (2) 
  {ЗНАЕТ: {ориентация: 'НЕНАПРАВЛЕННАЯ'}}   (3) 
)
УРОЖАЙ
  граф Имя КАК график,
  отношенияProjection КАК знаетProjection,
  nodeCount узлы AS,
  Счетчик отношений AS rels 

1	Проецирует граф под именем undirectedKnows .
2	Узлы для проектирования. В этом примере узлы с меткой Person.
3	Проецирует отношения с типом ЗНАЕТ и указывает, что они должны быть НЕНАПРАВЛЕННЫМИ с помощью параметра ориентации .

Чтобы указать ориентацию, нам нужно написать RelationsProjection с расширенным Map-синтаксисом.
Проецирование отношений KNOWS UNDIRECTED загружает каждое отношение в обоих направлениях.
Таким образом, неориентированный граф Knows содержит четыре отношения, что в два раза больше, чем граф лиц в простом графе.

2.4. Свойства узла

Чтобы проецировать свойства узла, мы можем использовать свойства узла для общих свойств или расширить отдельный nodeProjection для конкретной метки.

Проект Человек и Книга узлы и ЗНАЕТ и ПРОЧИТАТЬ отношения:

 ЗВОНОК gds.graph.project(
  'граф со свойствами',   (1) 
  {   (2) 
    Человек: {свойства: 'возраст'},   (3) 
    Книга: {свойства: {цена: {defaultValue: 5.0}}}   (4) 
  },
  ['ЗНАЕТ', 'ЧИТАТЬ'],   (5) 
  {nodeProperties: рейтинги}   (6) 
)
УРОЖАЙ
  graphName, nodeProjection, nodeCount AS-узлы, RelationCount AS-отношения
RETURN graphName, nodeProjection. Book AS bookProjection, nodes, rels 

1	Проецирует граф под именем граф со свойствами .
2	Используйте расширенный синтаксис проекции узла.
3	узлов Projects с меткой Person и их свойством age .
4	узлов Projects с меткой Book и их свойством price . Каждый Книга , у которой нет цены получит значение defaultValue из 5.0 .
5	Проецируемые отношения. В этом примере отношения типа ЗНАЕТ или ЧИТАТЬ .
6	Глобальная конфигурация проецирует свойство узла с рейтингом на каждой из указанных меток.

Спроецированный graphWithProperties 9Граф 0105 содержит пять узлов и шесть связей.
В возвращенном bookProjection мы можем наблюдать, что свойства узла price и ratings загружаются для Books .

Кроме того, свойство price имеет значение по умолчанию 5. 0 .
Не каждая книга имеет цену, указанную в примере графика.
Далее мы проверяем, правильно ли была спроецирована цена:

Проверить свойство рейтинга Адама на прогнозируемом графике:

 ПОИСКПОЗ (n:Book)
RETURN n.name AS имя, gds.util.nodeProperty('graphWithProperties', id(n), 'price') как цена
ORDER BY price 

Мы видим, что цена была спроецирована с Хоббитом, имеющим цену по умолчанию 5.0.

2.5. Свойства отношения

Аналогично свойствам узла, мы можем либо использовать параметр конфигурации RelationsProperties , либо расширить отдельный RelationsProjection для определенного типа.

Проект Персона и Книга узлы и ЧТЕНИЕ отношения с numberOfPages свойство:

 CALL gds. graph.project(
  'readWithProperties',   (1) 
  ['Человек', 'Книга'],   (2) 
  {   (3) 
    ЧИТАЙТЕ: { свойства: "numberOfPages"}   (4) 
  }
)
УРОЖАЙ
  граф Имя КАК график,
  отношенияProjection AS readProjection,
  nodeCount узлы AS,
  Счетчик отношений AS rels 

Таблица 11. Результаты

график	чтениеПроекция	узлов	отн.
"readWithProperties"	{ЧИТАТЬ={ориентация=ЕСТЕСТВЕННАЯ, indexInverse=false, агрегация=ПО УМОЛЧАНИЮ, тип=ЧИТАТЬ, свойства={numberOfPages={defaultValue=null, свойство=numberOfPages, агрегация=DEFAULT}}}}	5	4

Далее мы проверим правильность загрузки свойства связи numberOfPages .

Потоковое свойство отношения numberOfPages проецируемого графа:

 CALL gds.graph.relationshipProperty.stream('readWithProperties', 'numberOfPages')
YIELD sourceNodeId, targetNodeId, propertyValue AS numberOfPages
ВОЗВРАЩАТЬСЯ
  gds.util.asNode(sourceNodeId).name КАК лицо,
  gds.util.asNode(targetNodeId).name КАК книга,
  количество страниц
ЗАКАЗАТЬ ПО ЛИЦАМ ASC, количество страниц DESC 

Мы видим, что свойство numberOfPages загружено. Значение свойства по умолчанию — Double.NaN , и его можно изменить с помощью Map-Syntax так же, как и для свойств узла в свойствах узла.

2.6. Параллельные отношения

Neo4j поддерживает параллельные отношения, т. е. множественные отношения между двумя узлами.
По умолчанию GDS сохраняет параллельные отношения.
Для некоторых алгоритмов мы хотим, чтобы спроецированный граф содержал не более одной связи между двумя узлами.

Мы можем указать, как параллельные отношения должны быть объединены в одно отношение с помощью параметра агрегации в проекции отношений.

Для графиков без свойств отношений мы можем использовать агрегацию COUNT .
Если нам не нужен счетчик, мы можем использовать агрегацию SINGLE .

Project Person и Book узлы и COUNT агрегированные READ отношения:

 ЗВОНОК gds. graph.project(
  'readCount',   (1) 
  ['Человек', 'Книга'],   (2) 
  {
    ЧИТАЙТЕ: {  (3) 
      характеристики: {
        число прочтений: {  (4) 
          свойство: '*',   (5) 
          агрегация: 'COUNT'   (6) 
        }
      }
    }
  }
)
УРОЖАЙ
  граф Имя КАК график,
  отношенияProjection AS readProjection,
  nodeCount узлы AS,
  отношенияКоличество КАК относится 

1	Проецирует график под именем readCount .
2	Узлы для проектирования. В этом примере узлы с меткой Person или Book .
3	Отношения проекта типа READ .
4	Свойство отношения проекта число прочтений .
5	Заполнитель, сигнализирующий о том, что значение свойства отношения получено, а не основано на свойстве Neo4j.
6	Тип агрегации. В этом примере COUNT приводит к тому, что значением свойства является число параллельных отношений.

Далее мы проверим, что READ отношения были правильно агрегированы.

Потоковое свойство отношения numberOfReads проецируемого графа:

 CALL gds.graph.relationshipProperty.stream('readCount', 'numberOfReads')
YIELD sourceNodeId, targetNodeId, propertyValue AS numberOfReads
ВОЗВРАЩАТЬСЯ
  gds.util.asNode(sourceNodeId).name КАК лицо,
  gds.util.asNode(targetNodeId).name КАК книга,
  количество прочтений
ORDER BY numberOfReads DESC, человек 

Мы видим, что два отношения READ между Флорентином и Хоббитом приводят к 2 numberOfReads.

2.7. Параллельные отношения со свойствами

Для графов со свойствами отношений мы также можем использовать другие агрегации.

Project Person и Book узлы и агрегированные отношения READ путем суммирования numberOfPages :

 CALL gds.graph.project(
  'чтение сумм',   (1) 
  ['Человек', 'Книга'],   (2) 
  {ЧИТАТЬ: {свойства: {numberOfPages: {агрегация: 'SUM'}}}}   (3) 
)
УРОЖАЙ
  граф Имя КАК график,
  отношенияProjection AS readProjection,
  nodeCount узлы AS,
  Счетчик отношений AS rels 

1	Проецирует граф под именем readSums .
2	Узлы для проектирования. В этом примере узлы с меткой Person или Book .
3	Отношения проекта типа READ . Тип агрегации SUM приводит к спроецированному свойству numberOfPages , значение которого представляет собой сумму свойств numberOfPages параллельных отношений.

Далее мы проверим правильность агрегирования свойства связи numberOfPages .

Потоковое свойство отношения numberOfPages проецируемого графа:

 CALL gds.graph.relationshipProperty.stream('readSums', 'numberOfPages')
УРОЖАЙ
  sourceNodeId, targetNodeId, propertyValue AS numberOfPages
ВОЗВРАЩАТЬСЯ
  gds.util.asNode(sourceNodeId).name КАК лицо,
  gds.util.asNode(targetNodeId).name КАК книга,
  количество страниц
СКАЧАТЬ ПО КОЛИЧЕСТВУ СТР. DESC, чел. 

Мы видим, что два отношения READ между Флорентином и Хоббитом в сумме дают 46 numberOfReads.

2.8. Флаг проверки связей

Как упоминалось в разделе о синтаксисе, флаг validateRelationships определяет, будет ли возникать ошибка при попытке спроецировать связь, если исходный или целевой узел отсутствует в проекции узла.
Обратите внимание, что даже если флаг установлен на false такая связь все равно не будет проецироваться, но процесс загрузки не будет прерван.

Мы можем смоделировать такой случай с графом, представленным в базе данных Neo4j:

Project READ и KNOWS отношения, но только узла Person , с validateRelationships установленным в true:

 CALL gds.99 CALL. проект(
  'висячие отношения',
  'Человек',
  ['ЧИТАТЬ', 'ЗНАЕТ'],
  {
    валидатеотношения: правда
  }
)
УРОЖАЙ
  граф Имя КАК график,
  отношенияProjection AS readProjection,
  nodeCount узлы AS,
  отношенияКоличество КАК относится 

Результаты

 org.