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

用法: cugraph.dask.centrality.katz_centrality.katz_centrality(input_graph, alpha=None, beta=None, max_iter=100, tol=1e-05, nstart=None, normalized=True)

计算图 G 的节点的 Katz 中心性。

参数：

input_graph：cuGraph.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。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。

NOTE: 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：None

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-5)

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：dask_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’]：dask_cudf.系列: 包含顶点标识符
nstart[‘values’]：dask_cudf.系列: 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

katz_centrality：dask_cudf.DataFrame

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

ddf[‘vertex’]：dask_cudf.系列: 包含顶点标识符
ddf[‘katz_centrality’]：dask_cudf.系列: 包含顶点的 katz 中心性

例子：

>>> # import cugraph.dask as dcg
>>> # ... Init a DASK Cluster
>>> #    see https://docs.rapids.ai/api/cugraph/stable/dask-cugraph.html
>>> # Download dataset from https://github.com/rapidsai/cugraph/datasets/..
>>> # chunksize = dcg.get_chunksize(datasets_path / "karate.csv")
>>> # ddf = dask_cudf.read_csv(input_data_path, chunksize=chunksize)
>>> # dg = cugraph.Graph(directed=True)
>>> # dg.from_dask_cudf_edgelist(ddf, source='src', destination='dst',
>>> #                            edge_attr='value')
>>> # pr = dcg.katz_centrality(dg)

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.dask.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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