preferential_attachment#
- preferential_attachment(G, ebunch=None)[源代码]#
计算ebunch中所有节点对的优先连接得分。
优先附属品得分
u
和v
定义为\[|\Gamma(u)| |\Gamma(v)|\]哪里 \(\Gamma(u)\) 的邻居集。 \(u\) 。
- 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优先连接分数。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3元组的迭代器,其中(u,v)是一对节点,p是它们的优先连接分数。
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.preferential_attachment(G, [(0, 1), (2, 3)]) >>> for u, v, p in preds: ... print(f"({u}, {v}) -> {p}") (0, 1) -> 16 (2, 3) -> 16