Python cugraph.centrality.katz_centrality.katz_centrality用法及代码示例

用法: cugraph.centrality.katz_centrality.katz_centrality(G, alpha=None, beta=None, max_iter=100, tol=1e-06, nstart=None, normalized=True)

计算图 G 的节点的 Katz 中心性。cuGraph 目前不支持 ‘beta’ and ‘weight’ 参数，如相应的 networkX 调用中所示。该实现基于 Foster 定义的 Katz 的宽松版本，计算复杂度为 O(n+m)

在有向图上，cuGraph 计算 out-edge Katz 中心度得分。这与默认情况下计算 in-edge Katz 中心性分数的 NetworkX 相反。您可以使用 G.reverse 翻转 NetworkX 边，以便结果与 cuGraph 匹配。

参数：

G：cuGraph.Graph 或 networkx.Graph

带有连接信息的 cuGraph 图说明符。该图可以包含有向边 (DiGraph) 或无向边 (Graph)。

alpha：浮点数，可选(默认=无)

衰减因子默认为无。如果未指定 alpha，则它在内部计算为 1/(degree_max)，其中 degree_max 是最大出度。

注意: 收敛的最大可接受值 alpha_max = 1/(lambda_max) 其中 lambda_max 是图的最大特征值。由于图表的lambda_max 始终小于或等于degree_max，因此alpha_max 将始终大于或等于 (1/degree_max)。因此，将 alpha 设置为 (1/degree_max) 将保证它永远不会超过 alpha_max，从而满足收敛的要求。

beta：浮点数，可选(默认=无)

权重标量 - 目前不支持

max_iter：int，可选(默认=100)

返回答案之前的最大迭代次数。这可用于限制执行时间并在求解器达到收敛容差之前提前退出。如果此值小于或等于 0，cuGraph 将使用默认值，即 100。

tol：浮点数，可选(默认=1.0e-6)

设置容差的近似值，这个参数应该是一个小的幅度值。容差越低，近似值越好。如果该值为 0.0f，cuGraph 将使用默认值 1.0e-6。由于数值舍入，容差设置太小会导致不收敛。通常 1e-2 和 1e-6 之间的值是可以接受的。

nstart：cudf.Dataframe，可选(默认=无)

包含 katz 中心性的初始猜测的 GPU 数据帧。

nstart[‘vertex’]：cudf.Series: 包含顶点标识符
nstart[‘values’]：cudf.Series: 包含顶点的 katz 中心值

normalized：布尔，可选，默认=真

如果 True 归一化生成的 katz 中心性值

df：cudf.DataFrame 或 Dictionary 如果使用 NetworkX

GPU 数据帧包含两个大小为 V 的 cudf.Series：顶点标识符和相应的 katz 中心值。

df[‘vertex’]：cudf.Series: 包含顶点标识符
df[‘katz_centrality’]：cudf.Series: 包含顶点的 katz 中心性

参考：

Foster, K.C., Muth, S.Q., Potterat, J.J.等。计算与数学组织理论 (2001) 7: 275. https://doi.org/10.1023/A:1013470632383

卡茨，L.(1953 年)。一种源自社会计量分析的新地位 index 。心理测量学，18(1)，39-43。

例子：

>>> gdf = cudf.read_csv(datasets_path / 'karate.csv', delimiter=' ',
...                     dtype=['int32', 'int32', 'float32'], header=None)
>>> G = cugraph.Graph()
>>> G.from_cudf_edgelist(gdf, source='0', destination='1')
>>> kc = cugraph.katz_centrality(G)

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cugraph.centrality.katz_centrality.katz_centrality。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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