edge_betweenness_centrality

edge_betweenness_centrality(G, k=None, normalized=True, weight=None, seed=None)

计算边的中间中心度。

边的中间性中心性 \(e\) 是经过的所有对最短路径的分数之和 \(e\)

\[c_b（e）=\sum_s，t\ in v \frac \ sigma（s，t e）\ sigma（s，t）\]

哪里 \(V\) 是一组节点， \(\sigma(s, t)\) 是指最短的 \((s, t)\) -路径和 \(\sigma(s, t|e)\) 是通过边的那些路径的数量 \(e\) [2].

参数

G图表

网络X图。

k整型，可选(默认值=无)

如果k不为无，则使用k个节点样本来估计介数。K<=n的值，其中n是图中的节点数。值越高，逼近效果越好。

normalized布尔值，可选

如果为True，则介数值通过以下方式标准化 \(2/(n(n-1))\) 对于图形，和 \(1/(n(n-1))\) 对于有向图，其中 \(n\) 是G中的节点数。

weight无或字符串，可选(默认值=无)

如果没有，则所有边权重被视为相等。否则，保留用作权重的边属性的名称。权重用于计算加权最短路径，因此它们被解释为距离。

seed整数、随机状态或无（默认）

随机数生成状态的指示符。看见 Randomness 。请注意，仅当k不为None时才使用此选项。

返回

edges词典

以介数中心度为值的边的字典。

参见

betweenness_centrality

edge_load

笔记

该算法来自Ulrik Brandes [1].

对于加权图，边权重必须大于零。零边缘权重可以在节点对之间生成无限多的等长路径。

工具书类

1

一种更快的中间度中心性算法。乌里克·布兰德斯，《数学社会学杂志》25(2)：163-177,2001。Https://doi.org/10.1080/0022250X.2001.9990249

2

Ulrik Brandes：关于最短路径、中间性、中心性及其一般计算的变体。社交网络30(2)：136-145,2008。Https://doi.org/10.1016/j.socnet.2007.11.001