---
name: merge_graphs
kind: function
lang: py
domain: datascience
version: "1.0.0"
purity: pure
signature: "def merge_graphs(graphs: list[dict], entity_key: str = 'name', similarity_threshold: float = 0.85) -> dict"
description: "Mergea multiples grafos de conocimiento en uno deduplicando entities por similitud de nombre (Levenshtein normalizado). Relaciones se re-apuntan a las entities canonicas. Atributos se combinan por union."
tags: [graph, merge, deduplication, knowledge-graph, levenshtein, similarity, datascience, pendiente-usar]
uses_functions: [levenshtein_distance_py_cybersecurity]
uses_types: []
returns: []
returns_optional: false
error_type: ""
imports: [sys, os]
params:
  - name: graphs
    desc: "lista de grafos, cada uno con estructura {entities: [...], relations: [...]}"
  - name: entity_key
    desc: "campo de entity que se usa para fuzzy matching (defecto: 'name'). Determina similitud."
  - name: similarity_threshold
    desc: "umbral de similitud Levenshtein normalizado [0, 1] para mergear (tipico: 0.85). Mayor = mas estricto."
output: "dict con estructura {entities: [...], relations: [...], merge_log: [...]}, grafo mergeado y deduplicado"
tested: true
tests:
  - "dos grafos con entity duplicada → merge"
  - "entities similares pero bajo threshold → no merge"
  - "relaciones re-apuntadas correctamente"
  - "merge log registra cada merge"
  - "tres grafos → merge transitivo"
  - "grafos sin overlap → concatenacion simple"
test_file_path: "python/functions/datascience/merge_graphs_test.py"
file_path: "python/functions/datascience/merge_graphs.py"
---

## Ejemplo

```python
g1 = {
    "entities": [
        {"id": "1", "name": "Alice Corp", "type": "company"},
        {"id": "2", "name": "Bob", "type": "person"},
    ],
    "relations": [
        {"source_id": "2", "target_id": "1", "relation_type": "works_at"},
    ],
}
g2 = {
    "entities": [
        {"id": "3", "name": "Alice Corp.", "type": "company", "country": "US"},
    ],
    "relations": [],
}

result = merge_graphs([g1, g2], similarity_threshold=0.85)
# result["entities"] -> 2 entities (Alice Corp mergeada, Bob)
# result["merge_log"] -> [{"merged": ["3", "1"], "into": "1", "similarity": 0.909}]
# "Alice Corp." mergeada en "Alice Corp" porque similitud > 0.85
```

## Notas

Funcion pura. Reutiliza `levenshtein_distance_py_cybersecurity` para calcular similitud normalizada entre nombres.

**Algoritmo de merge transitivo**: si A~B y B~C, entonces A, B, C se mergean en uno solo. Se implementa via union-find (path compression simple).

**Eleccion de canonical**: la entity con mas campos no-null gana. En caso de empate, la primera encontrada en el par.

**Conflictos de atributos**: si ambas entities tienen un campo con valor, el canonical conserva el suyo (primero gana). Solo se copian campos que el canonical no tiene o tiene null.

**Deduplicacion de relaciones**: por (source_id, target_id, relation_type). Si dos relaciones son identicas tras re-apuntar los IDs, se conserva la primera encontrada.

**Complejidad**: O(n^2) en numero de entities por la comparacion de pares. Adecuado para grafos de knowledge tipicos (< 10K entities). Para grafos muy grandes, usar indexado por prefijo antes de comparar.

**Importacion**: intenta importar `levenshtein_distance` desde el paquete `cybersecurity` del registry. Si no esta disponible, usa una reimplementacion inline equivalente.
