Как найти степень центральности узлов в структуре разделов сообщества с помощью networkX? - PullRequest
Новая
       48

Как найти степень центральности узлов в структуре разделов сообщества с помощью networkX?

1 голос
/ 23 января 2020

Я использовал partition = community.best_partition(test_graph), чтобы получить разделы из графа networkX. Я получил такой словарь: 

{node0: 0,
 node1: 0,
 node2: 0,
 node3: 1,
 node4: 1,
 node5: 1,
 node5: 2,
 node6: 2,
...
}

, в котором ключи - это узлы, а значения - номера сообщества. Я хочу найти большинство узлов степени централизации в каждом номере сообщества. Например, в данном случае: в сообществе 1: у меня есть 3 узла, какие из них имеют высшую степень?

1 Ответ

0 голосов
/ 23 января 2020

Если я правильно понимаю этот вопрос, следующий код должен дать то, что вы ищете:

Код: 

import community
import networkx as nx

# Generate test graph
G = nx.erdos_renyi_graph(30, 0.05)

# Relabel nodes
G = nx.relabel_nodes(G, {i: f"node_{i}" for i in G.nodes})

# Compute partition
partition = community.best_partition(G)

# Get a set of the communities
communities = set(partition.values())

# Create a dictionary mapping community number to nodes within that community
communities_dict = {c: [k for k, v in partition.items() if v == c] for c in communities}

# Filter that dictionary to map community to the node of highest degree within the community
highest_degree = {k: max(v, key=lambda x: G.degree(x)) for k, v in communities_dict.items()}

Вывод: 

>>> partition
{'node_0': 0,
 'node_1': 1,
 'node_2': 2,
 'node_3': 3,
 ...
 'node_25': 3,
 'node_26': 11,
 'node_27': 12,
 'node_28': 10,
 'node_29': 10}
>>> highest_degree
{0: 'node_0',
 1: 'node_1',
 2: 'node_2',
 3: 'node_3',
 4: 'node_19',
 5: 'node_9',
 6: 'node_10',
 7: 'node_11',
 8: 'node_13',
 9: 'node_21',
 10: 'node_24',
 11: 'node_26',
 12: 'node_27'}
...