hits_scipy

hits_scipy(G, max_iter=100, tol=1e-06, nstart=None, normalized=True)

返回节点的命中中心和权限值。

2.6 版后已移除: HITS_Scipy已弃用，将在networkx 3.0中删除

hits算法为一个节点计算两个数字。当局根据传入链接估计节点值。集线器根据传出链接估计节点值。

参数

G图表

网络X图表

max_iter整数，可选

幂方法中的最大迭代次数。

tol浮动，可选

在幂方法迭代中用于检验收敛的误差容差。

nstart词典，可选

用于幂方法迭代的每个节点的起始值。

normalized布尔值(默认值=True)

通过所有值的总和来规格化结果。

返回

(hubs,authorities)二元组词典

以节点为关键字的两个字典，其中包含集线器和权威值。

加薪

PowerIterationFailedConvergence

如果算法在幂迭代法的指定迭代次数内未能收敛到指定的容差。

笔记

此实现使用scipy稀疏矩阵。

特征向量的计算采用幂次迭代法，不保证收敛性。迭代将在最大迭代次数或达到节点数误差容限（g）*tol后停止。

HITS算法是为有向图而设计的，但是该算法不检查输入图是否有向，并且将在无向图上执行。

工具书类

1

A.Langville和C.Meyer，“Web信息检索的特征向量方法调查”，http://citeseer.ist.psu.edu/713792.html

2

JonKleinberg，ACM 46（5）：604-6321999超链接环境期刊的权威来源。doi:10.1145/324133.324140。http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/auth.pdf.

实例

>>> G = nx.path_graph(4)
>>> h, a = nx.hits(G)