Metrici la nivel de nod

Analiza datelor din social media în Python

Alex Hanna

Computational Social Scientist

Centralitate: importanța nodului

  • Centralitate
    • Măsuri ale importanței unui nod într-o rețea
    • Mai multe moduri de a defini „importanța"
Analiza datelor din social media în Python

Centralitate de grad

Grad

  • Numărul de muchii conectate la nod
  • Două tipuri de grad într-o rețea direcționată
    • Grad de intrare - muchie care intră în nod
    • Grad de ieșire - muchie care iese din nod
nx.in_degree_centrality(T)
nx.out_degree_centrality(T)

Centralitate de intrare

Analiza datelor din social media în Python

Centralitate de intermediere

  • Câte drumuri minime între două noduri trec prin acest nod
  • Importanță ca intermediar în rețea
nx.betweenness_centrality(T)

Centralitate de intermediere

Analiza datelor din social media în Python

Afișarea celei mai mari centralități

bc = nx.betweenness_centrality(T)

betweenness = pd.DataFrame(
      list(bc.items()), 
      columns = ['Name', 'Cent'])

print(betweenness.sort_values(
       'Cent', 
       ascending = False).head())

    Name  Centrality
0      0    0.232540
23    23    0.158514
7      7    0.158514
15    15    0.158514
21    21    0.157588

Centralitate de intermediere

Analiza datelor din social media în Python

Centralitate în rețele diferite

Tabel centralitate 2x3

Analiza datelor din social media în Python

Raportul

degree_rt = pd.DataFrame(list(G_rt.in_degree()), 
                         columns = ['screen_name', 'degree'])
degree_reply = pd.DataFrame(list(G_reply.in_degree()),
                            columns = ['screen_name', 'degree'])

ratio = degree_rt.merge(degree_reply, 
                        on = 'screen_name', 
                        suffixes = ('_rt', '_reply'))

ratio['ratio'] = ratio['degree_reply'] / ratio['degree_rt']
Analiza datelor din social media în Python

Să exersăm!

Analiza datelor din social media în Python

Preparing Video For Download...