如何解决networkx的加权edge_betweenness_centrality算法是否需要距离或相似度也可以工作?
因此,我有一个无向图,该图由具有权重(相似性得分)的边缘组成。我在跑步
networkx的加权edge_betweenness_centrality
算法,并得出了一些结果。
但是在我看来,该算法需要距离才能正确运行,这是基于最短路径距离计算得出的。不幸的是,documentation缺乏明确说明,因此我想问问是否有人真的可以确认这一点。
解决方法
我假设,由于您具有加权图,因此已将这些权重设置为边缘之间的距离。在这种情况下,nx.edge_betweenness_centrality
采用一个weight
参数:
权重 :(无或字符串,可选(默认=无))–如果为无,则所有边缘权重均视为相等。否则保留用作权重的edge属性的名称。
通过将其设置为权重属性的名称,将通过_single_source_dijkstra_path_basic
来计算计算中心度度量值所需的最短路径,该路径采用一个weight
参数,因此最终度量值将采用距离。
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