Python NetworkX overlap_weighted_projected_graph用法及代碼示例

將 B 的加權投影重疊到其節點集之一上。

重疊加權投影是二分網絡 B 到指定節點的投影，其權重代表原始二分網絡中兩個節點鄰域之間的 Jaccard index [1]：

或者如果參數 ‘jaccard’ 為 False，則公共鄰居的分數除以原始二部圖中兩個節點度數的最小值 [1]：

如果與原始二分圖中的公共節點有邊，則節點保留其屬性並在結果圖中連接。

參數：

B：NetworkX 圖

輸入圖應該是二分圖。

nodes：列表或可迭代

要投影到的節點(“bottom” 節點)。

jaccard: Bool (default=True)：

返回：

Graph：NetworkX 圖

投影到給定節點上的圖。

注意：

沒有嘗試驗證輸入圖 B 是否為二分圖。圖和節點屬性(淺)複製到投影圖。

有關如何在 NetworkX 中處理二分圖的更多詳細信息，請參閱 bipartite documentation 。

參考：

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})]