【问题标题】:difference between regular and bipartite centrality measures in networkxnetworkx 中常规和二分中心性度量的区别
【发布时间】:2021-08-24 16:22:02
【问题描述】:

我最近注意到 NetworkX 有二分版本的中心性度量,例如中间性、接近性等。文档提到这些对距离进行不同的归一化,例如:

https://networkx.org/documentation/stable/reference/algorithms/generated/networkx.algorithms.bipartite.centrality.closeness_centrality.html#networkx.algorithms.bipartite.centrality.closeness_centrality

但是除了归一化的差异之外,这种差异是否会改变不同版本下节点的相对排名?

【问题讨论】:

    标签: python networkx


    【解决方案1】:

    我认为为二分网络实施的三个中心性度量(度、介数、接近性)中的每一个构建一个示例并不难,其中标准化也会影响节点的相对排名。

    最简单的可能是degree,其中每个节点的度数除以“其他”节点集的大小。然后,我们取图:

    0<->A
    1<->A
    2<->B
    

    标准度中心性:

    c_s(0) = c_s(1) = c_s(2) = c_s(B) = 1; c_s(A) = 2 
    

    对二部图进行标准化:

    c_s(0) = c_s(1) = c_s(2) = 1/2; (!=) c_s(B) = 1/3; c_s(A) = 2/3 
    

    所以现在我们有了 c_s(B)

    【讨论】:

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