collaboration_weighted_projected_graph#

collaboration_weighted_projected_graph(B, nodes)[源代码]#

纽曼对B的加权投影到它的一个节点集上。

协作加权投影是二部网络B在具有使用纽曼协作模型分配的权重的指定节点上的投影 [1]:

\[W U,V=\ SUM K \ FRAC \ Delta U ^ K \ Delta V ^ K D U K-1\]

在哪里? uv 是来自底部二部分节点集的节点,并且 k 是顶级节点集的节点。价值 d_k 是节点的程度 k 在二方网络中 delta_{{u}}^{{k}} 是1个IF节点 u 链接到节点 k 在原始的二部图中,或者0。

如果原始二部图中的公共节点有边,则节点保留其属性并连接到结果图中。

参数
B网络X图表

输入图应该是二部图。

nodes列表或可迭代

要投影到的节点(“底部”节点)。

返回
Graph网络X图表

是在给定节点上的投影的图。

笔记

未尝试验证输入图B是否为二部分。图形和节点属性(浅)复制到投影图形。

bipartite documentation 有关如何在NetworkX中处理二部图的详细信息。

工具书类

1

科学协作网络:二。最短路径、加权网络和中心性,M.E.J.纽曼,物理。牧师。E 64016132(2001年)。

实例

>>> from networkx.algorithms import bipartite
>>> B = nx.path_graph(5)
>>> B.add_edge(1, 5)
>>> G = bipartite.collaboration_weighted_projected_graph(B, [0, 2, 4, 5])
>>> list(G)
[0, 2, 4, 5]
>>> for edge in sorted(G.edges(data=True)):
...     print(edge)
...
(0, 2, {'weight': 0.5})
(0, 5, {'weight': 0.5})
(2, 4, {'weight': 1.0})
(2, 5, {'weight': 0.5})