Python NetworkX overlap_weighted_projected_graph用法及代码示例

将 B 的加权投影重叠到其节点集之一上。

重叠加权投影是二分网络 B 到指定节点的投影，其权重代表原始二分网络中两个节点邻域之间的 Jaccard index [1]：

或者如果参数 ‘jaccard’ 为 False，则公共邻居的分数除以原始二部图中两个节点度数的最小值 [1]：

如果与原始二分图中的公共节点有边，则节点保留其属性并在结果图中连接。

参数：

B：NetworkX 图

输入图应该是二分图。

nodes：列表或可迭代

要投影到的节点(“bottom” 节点)。

jaccard: Bool (default=True)：

返回：

Graph：NetworkX 图

投影到给定节点上的图。

注意：

没有尝试验证输入图 B 是否为二分图。图和节点属性(浅)复制到投影图。

有关如何在 NetworkX 中处理二分图的更多详细信息，请参阅 bipartite documentation 。

参考：

1(1,2)

Borgatti, S.P. and Halgin, D. In press. Analyzing Affiliation Networks. In Carrington, P. and Scott, J. (eds) The Sage Handbook of Social Network Analysis. Sage Publications.

例子：

>>> from networkx.algorithms import bipartite
>>> B = nx.path_graph(5)
>>> nodes = [0, 2, 4]
>>> G = bipartite.overlap_weighted_projected_graph(B, nodes)
>>> list(G)
[0, 2, 4]
>>> list(G.edges(data=True))
[(0, 2, {'weight': 0.5}), (2, 4, {'weight': 0.5})]
>>> G = bipartite.overlap_weighted_projected_graph(B, nodes, jaccard=False)
>>> list(G.edges(data=True))
[(0, 2, {'weight': 1.0}), (2, 4, {'weight': 1.0})]