Python NetworkX resource_allocation_index用法及代码示例

计算 ebunch 中所有节点对的资源分配 index 。

u和v的资源分配索引定义为

其中 \(\Gamma(u)\) 表示 \(u\) 的邻居集。

参数：

G：图形

NetworkX 无向图。

ebunch：节点对的可迭代，可选(默认 = 无)

将为迭代中给定的每对节点计算资源分配索引。这些对必须以 2 元组 (u, v) 的形式给出，其中 u 和 v 是图中的节点。如果 ebunch 为 None 则将使用图中所有不存在的边。默认值：无。

返回：

piter：迭代器

(u, v, p) 形式的 3 元组迭代器，其中 (u, v) 是一对节点，p 是它们的资源分配索引。

参考：

1

T. Zhou, L. Lu, Y.-C. Zhang. Predicting missing links via local information. Eur. Phys. J. B 71 (2009) 623. https://arxiv.org/pdf/0901.0553.pdf

例子：

>>> G = nx.complete_graph(5)
>>> preds = nx.resource_allocation_index(G, [(0, 1), (2, 3)])
>>> for u, v, p in preds:
...     print(f"({u}, {v}) -> {p:.8f}")
(0, 1) -> 0.75000000
(2, 3) -> 0.75000000