node_redundancy#

node_redundancy(G, nodes=None)[源代码]#

计算二部图中节点的节点冗余系数 G .

节点的冗余系数 v 是的邻居对的分数 v 它们都链接到其他节点。在单模投影中,这些节点将链接在一起,即使 v 不在那里。

更正式地说,对于任何顶点 v , the redundancy coefficient of `v` 定义为

\[rc(v)=\frac{| \{u,w\}\substeq N(v),\]

在哪里? N(v) 是一组邻居 v 在里面 G .

参数
G图表

二部图

nodes列表或可迭代(可选)

计算这些节点的冗余度。默认为G中的所有节点。

返回
redundancy词典

以具有节点冗余值的节点为关键字的字典。

加薪
NetworkXError

如果图(或中)中的任何节点 nodes ,如果指定的话)的(外)度小于2(根据冗余系数的定义,这将导致被零除)。

工具书类

1

Latapy、Matthieu、CL_mence Magnien和Nathalie del Vecchio(2008年)。分析大型双模网络的基本概念。社交网络30(1),31-48.

实例

计算图中每个节点的冗余系数:

>>> from networkx.algorithms import bipartite
>>> G = nx.cycle_graph(4)
>>> rc = bipartite.node_redundancy(G)
>>> rc[0]
1.0

计算图表的平均冗余度:

>>> from networkx.algorithms import bipartite
>>> G = nx.cycle_graph(4)
>>> rc = bipartite.node_redundancy(G)
>>> sum(rc.values()) / len(G)
1.0

计算一组节点的平均冗余度:

>>> from networkx.algorithms import bipartite
>>> G = nx.cycle_graph(4)
>>> rc = bipartite.node_redundancy(G)
>>> nodes = [0, 2]
>>> sum(rc[n] for n in nodes) / len(nodes)
1.0