Python NetworkX hits_numpy用法及代碼示例

返回節點的 HITS 集線器和權限值。

HITS 算法計算一個節點的兩個數字。當局根據傳入鏈接估計節點值。 Hubs 根據傳出鏈接估計節點值。

參數：

G：圖形

NetworkX 圖

normalized：布爾(默認=真)

通過所有值的總和對結果進行歸一化。

返回：

(hubs,authorities)：字典的二元組

由節點鍵入的兩個字典，包含中心值和權限值。

注意：

特征向量計算使用 NumPy 的 LAPACK 接口。

HITS 算法是為有向圖設計的，但該算法不檢查輸入圖是否有向，並將在無向圖上執行。

參考：

1

A. Langville and C. Meyer, “A survey of eigenvector methods of web information retrieval.” http://citeseer.ist.psu.edu/713792.html

2

Jon Kleinberg, Authoritative sources in a hyperlinked environment Journal of the ACM 46 (5): 604-32, 1999. doi:10.1145/324133.324140. http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/auth.pdf.

例子：

>>> G = nx.path_graph(4)

hubs和authorities由分別對應於hubs_matrix和authority_matrix的最大特征值的特征向量給出。

hubs 和 authority 矩陣是從鄰接矩陣計算的：

>>> adj_ary = nx.to_numpy_array(G)
>>> hubs_matrix = adj_ary @ adj_ary.T
>>> authority_matrix = adj_ary.T @ adj_ary

hits_numpy 將各個矩陣的最大特征值對應的特征向量映射到 G 中的節點：

>>> hubs, authority = nx.hits_numpy(G)