From d587f431fd6a8918de2aff61ee1c91056a1e193e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Stefano Pigozzi Date: Thu, 1 Jun 2023 02:05:16 +0200 Subject: [PATCH] Improve wording --- README.md | 8 ++++---- 1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 01aa12a..ad8d526 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -124,7 +124,7 @@ Si utilizza un approccio bottom-up per la costruzione della graph projection del #### Determinazione dei nodi partecipanti -Si usa la seguente query triviale per determinare i codici identificativi dei nodi che partecipano all'algoritmo: +Si usa la seguente query per determinare i codici identificativi dei nodi che partecipano all'algoritmo: ```cypher // Trova tutti gli id dei nodi con il label :Crate @@ -183,7 +183,7 @@ CALL gds.graph.project.cypher( ### 1️⃣ Degree Centrality -Come misura di importanza più basilare, si decide di analizzare la *Degree Centrality*, ovvero il numero di archi entranti che ciascun nodo possiede, utilizzando la funzione [`gds.degree`] in modalità *Stream* per semplicità di operazione. +Per ottenere una misura di importanza relativamente basilare, si decide di analizzare la *Degree Centrality* di ciascun nodo, ovvero il numero di archi entranti che esso possiede, utilizzando la funzione [`gds.degree`] in modalità *Stream* per semplicità di operazione. Prima di eseguire l'algoritmo, [si stimano] le risorse computazionali richieste: @@ -206,7 +206,7 @@ CALL gds.degree.stream.estimate( |----------:|------------------:|---------:|---------:|---------------:| | 105287 | 537154 | 56 | 56 | "56 Bytes" | -Dato che la memoria richiesta stimata per l'esecuzione dell'algoritmo è pochissima, si procede immediatamente con l'esecuzione, e con il recupero delle 10 crate con più dipendenze entranti: +Dato che la memoria richiesta stimata per l'esecuzione dell'algoritmo è insignificante, si procede immediatamente con l'esecuzione, e con il recupero delle 10 crate con più dipendenze entranti: ```cypher CALL gds.degree.stream( @@ -389,7 +389,7 @@ CALL gds.labelPropagation.write( |---------------------|---------------|-------------|----------------------|-----------------------|----------------|---------------|-------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 | 760 | 437 | 48 | 24042 | 2335 | 15 | true | {p99: 15, min: 1, max: 17596, mean: 10.296359743040686, p90: 5, p50: 2, p999: 204, p95: 6, p75: 3} | -Si osserva che l'algoritmo è giunto a convergenza. +Si osserva che l'algoritmo è riuscito a convergere a una soluzione. #### Campionamento delle community