Đồ thị hai phía

Phân tích mạng nâng cao với Python

Eric Ma

Data Carpentry instructor and author of nxviz package

Đồ thị hai phía

Đồ thị được chia thành hai tập
Nút chỉ nối với nút ở tập đối diện
Đối lập: "đơn phía" (unipartite)

Ví dụ: đồ thị hai phía

ch1-2.007.png

Đồ thị hai phía trong NetworkX

import networkx as nx
G = nx.Graph()

numbers = range(3)
G.add_nodes_from(numbers, bipartite='customers')

letters = ['a', 'b']
G.add_nodes_from(letters, bipartite='products')

Đồ thị hai phía trong NetworkX

list(G.nodes(data=True))

[(0, {'bipartite': 'customers'}),
 (1, {'bipartite': 'customers'}),
 (2, {'bipartite': 'customers'}),
 ('b', {'bipartite': 'products'}),
 ('a', {'bipartite': 'products'})]

Độ trung tâm bậc

Định nghĩa: $$\frac{\text{số láng giềng}}{\text{số láng giềng khả dĩ}}$$
Số láng giềng khả dĩ tùy loại đồ thị

Chỉ số trung tâm cho đồ thị hai phía

Mẫu số: số nút ở phía đối diện, không phải tất cả nút còn lại

ch1-2.021.png

Lọc đồ thị

cust_nodes = [n for n, d in G.nodes(data=True) if  
                  d['bipartite'] == 'customers']

cust_nodes

[(0, {'bipartite': 'customers'}),
 (1, {'bipartite': 'customers'}),
 (2, {'bipartite': 'customers'})]

nx.bipartite.degree_centrality(G, cust_nodes)

{0: 0.5,
 1: 0.5,
 2: 1.0,
 'a': 0.333,
 'b': 1.0}

Ayo berlatih!

Phân tích mạng nâng cao với Python