Ненормализованные оценки центральности в NetworkX - PullRequest
Новая
       8

Ненормализованные оценки центральности в NetworkX

0 голосов
/ 03 мая 2018

Привет. Я пытаюсь получить оценку центральности от NetworkX. Однако в последнем обновлении, т. Е. В NetworkX 2.1, эта функция выглядит следующим образом: 

nx.loseness_centrality(G, u=None, distance=None, wf_improved=True, reverse=False)

Однако в NetworkX 1.9 функция имела функцию normalize = False: 

nx.closeness_centrality(G, u=None, distance=None, normalized=True)

В документации сказано, что:

"Центральность близости нормализована к (n-1) / (| G | -1), где n - количество узлов в соединенной части графа, содержащей узел. Если граф не полностью связан, этот алгоритм вычисляет центральность близости для каждой соединенной детали, отдельно масштабируемой по размеру этой детали. "

Как мне не нормализовать оценки центральности? Спасибо!

1 Ответ

0 голосов
/ 03 мая 2018

Старая "нормализация" не была хорошо названа (см. обсуждение ) и была обновлена ​​в версии 2.0; эквивалентный флаг wf_improved. Как в старой, так и в новой версиях «нормализация» имеет значение только для графиков с> 1 компонентом, как объяснено в приведенном вами примечании к документации. 

# 2.1
nx.closeness_centrality(G, u=None, distance=None, wf_improved=False, reverse=False)

делает то же самое, что и 

# 1.9
nx.closeness_centrality(G, u=None, distance=None, normalized=False)
...