中间性中心性度量 最短路径 最短路径 两者略有不同 和 无向图

定向 图,其中每个用户表示为一个节点,边从每个用户传递到该用户后面的所有用户。当然有两个节点 u型 五 可能有两条定向边( u型 , 五 五 , u型 )如果两个用户都跟随对方。希望这能解释边缘的含义。

当在介数中心性计算的上下文中提到术语“路径”时,其含义是单一的 最短路径

假设1跟在2和4后面,2跟在3后面:

如果我们使用 networkx ,我们可以计算中间性中心性,如下所示:

import networkx as nx
DG = nx.DiGraph()
DG.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (1, 4)])
print(nx.betweenness_centrality(DG))

{1: 0.0, 2: 0.16666666666666666, 3: 0.0, 4: 0.0}

意味着除节点2之外的所有节点都具有零介数中心性,节点2的值为0.16667。 这是我们得到的值,因为我们正好有一条最短路径通过节点2(从1到3),N=4和 (N-1)(N-2) = 6 . 更好地理解 nx.betweenness_centrality 你可以看看 here