NetworkX 中的非标准化中心性分数答案

【问题标题】：Un-normalizing centrality scores in NetworkXNetworkX 中的非标准化中心性分数
【发布时间】：2018-05-03 02:38:55
【问题描述】：

您好，我正在尝试从 NetworkX 获取中心度分数。然而，在最新的更新，即 NetworkX 2.1 中，函数如下所示：

nx.loseness_centrality(G, u=None, distance=None, wf_improved=True, reverse=False)

但是，在 NetworkX 1.9 中，该函数有一个 normalize=False 函数：

nx.closeness_centrality(G, u=None, distance=None, normalized=True)

文档说：

"接近中心度被归一化为(n-1)/(|G|-1) 其中n是包含节点的图的连通部分的节点数。如果图不完全连通，这个算法计算每个连接部分的接近中心度，分别按该部分大小进行缩放。"

如何取消标准化中心性分数？谢谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

旧的“规范化”名称不好（参见discussion），并在2.0版中更新；等效标志是wf_improved。如您引用的文档说明中所述，在旧版本和新版本中，“规范化”仅对具有 >1 分量的图形产生影响。

# 2.1
nx.closeness_centrality(G, u=None, distance=None, wf_improved=False, reverse=False)

和

一样

# 1.9
nx.closeness_centrality(G, u=None, distance=None, normalized=False)

【讨论】：