Python NetworkX hits_scipy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

max_iter：整數，可選

冪法中的最大迭代次數。

tol：浮點數，可選

誤差容限用於檢查冪法迭代中的收斂性。

nstart：字典，可選

冪法迭代每個節點的起始值。

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。

拋出：

PowerIterationFailedConvergence

如果算法在冪迭代法的指定迭代次數內未能收斂到指定的容差。

注意：

此實現使用SciPy 稀疏矩陣。

特征向量計算是通過冪迭代法完成的，不能保證收斂。迭代將在max_iter 迭代或達到number_of_nodes(G)*tol 的容錯後停止。

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): 604-632, 1999. doi:10.1145/324133.324140. http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/auth.pdf.

例子：

>>> G = nx.path_graph(4)
>>> h, a = nx.hits(G)