बाइपार्टाइट ग्राफ

इंटरमीडिएट Network Analysis in Python

Eric Ma

Data Carpentry instructor and author of nxviz package

बाइपार्टाइट ग्राफ

दो सेटों में विभाजित ग्राफ
नोड केवल दूसरे पार्टिशन के नोड्स से जुड़े होते हैं
तुलना: "यूनिपार्टाइट"

बाइपार्टाइट ग्राफ: उदाहरण

ch1-2.007.png

NetworkX में बाइपार्टाइट ग्राफ

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')

NetworkX में बाइपार्टाइट ग्राफ

list(G.nodes(data=True))

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

डिग्री सेंट्रैलिटी

परिभाषा: $$\frac{\text{number of neighbors}}{\text{number of possible neighbors}}$$
संभावित पड़ोसियों की संख्या ग्राफ के प्रकार पर निर्भर करती है

बाइपार्टाइट सेंट्रैलिटी मेट्रिक्स

हर (denominator): सभी अन्य नोड्स के बजाय विपरीत पार्टिशन के नोड्स की संख्या

ch1-2.021.png

ग्राफ फ़िल्टर करना

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}

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