Python cugraph.dask.centrality.katz_centrality.katz_centrality用法及代碼示例

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)

計算圖 G 的節點的 Katz 中心性。

參數：

input_graph：cuGraph.Graph

帶有連接信息的 cuGraph 圖說明符。該圖可以包含有向邊 (DiGraph) 或無向邊 (Graph)。

alpha：浮點數，可選(默認=無)

衰減因子。如果未指定 alpha，則它在內部計算為 1/(degree_max)，其中 degree_max 是最大出度。

NOTE: 收斂的最大可接受值 alpha_max = 1/(lambda_max) 其中 lambda_max 是圖的最大特征值。由於圖表的lambda_max 始終小於或等於degree_max，因此alpha_max 將始終大於或等於 (1/degree_max)。因此，將 alpha 設置為 (1/degree_max) 將保證它永遠不會超過 alpha_max，從而滿足收斂的要求。

beta：None

權重標量 - 目前不支持

max_iter：int，可選(默認=100)

返回答案之前的最大迭代次數。這可用於限製執行時間並在求解器達到收斂容差之前提前退出。如果此值小於或等於 0，cuGraph 將使用默認值，即 100。

tol：浮點數，可選(默認=1.0e-5)

設置容差的近似值，這個參數應該是一個小的幅度值。容差越低，近似值越好。如果該值為 0.0f，cuGraph 將使用默認值 1.0e-6。由於數值舍入，容差設置太小會導致不收斂。通常 1e-2 和 1e-6 之間的值是可以接受的。

nstart：dask_cudf.Dataframe，可選(默認=無)

包含 katz 中心性的初始猜測的 GPU 數據幀

nstart[‘vertex’]：dask_cudf.係列: 包含頂點標識符
nstart[‘values’]：dask_cudf.係列: 包含頂點的 katz 中心值

normalized：布爾，可選(默認=真)

如果 True 歸一化生成的 katz 中心性值

katz_centrality：dask_cudf.DataFrame

GPU 數據幀包含兩個大小為 V 的dask_cudf.Series：頂點標識符和相應的 katz 中心值。

ddf[‘vertex’]：dask_cudf.係列: 包含頂點標識符
ddf[‘katz_centrality’]：dask_cudf.係列: 包含頂點的 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)

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cugraph.dask.centrality.katz_centrality.katz_centrality。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

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