adamic_adar_index#
- adamic_adar_index(G, ebunch=None)[源代码]#
计算ebunch中所有节点对的Adamic ADAR索引。
亚当阿达尔指数
u
和v
定义为\[\ sum_w \ in \ gamma(u \ cap \ gamma(v)\ frac 1 \ log \ gamma(w)\]哪里 \(\Gamma(u)\) 的邻居集。 \(u\) 。对于仅通过自环连接的节点,该索引导致零分频。它旨在不存在自环的情况下使用。
- 参数
- G图表
网络X无向图。
- ebunch节点对的可迭代,可选(默认=无)
将为迭代中给出的每一对节点计算Adama-Adar指数。这些对必须以2元组(u,v)的形式给出,其中u和v是图中的节点。如果eBunch为None,则将使用图形中所有不存在的边。默认值:无。
- 返回
- piter迭代器
形式为(u,v,p)的三元组迭代器,其中(u,v)是一对节点,p是它们的Adama-Adar索引。
工具书类
- 1
D.Liben Nowell,J.Kleinberg。社交网络的链接预测问题(2004年)。网址:http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/link-pred.pdf
实例
>>> G = nx.complete_graph(5) >>> preds = nx.adamic_adar_index(G, [(0, 1), (2, 3)]) >>> for u, v, p in preds: ... print(f"({u}, {v}) -> {p:.8f}") (0, 1) -> 2.16404256 (2, 3) -> 2.16404256