如何使用graph-tool来计算包含200万个顶点的图的katz中心性？ - 腾讯云开发者社区

下面是一个简单的示例，演示如何使用matplotlib绘制一个简单的网络图：import matplotlib.pyplot as pltimport networkx as nx# 创建一个空的无向图...G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4, 5])# 添加边G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (3, 5)])# 计算网络中的中心性指标...，并计算了节点的中心性指标（度中心性），然后根据节点的中心性指标绘制了网络图。...您可以根据需要使用其他中心性指标进行分析和可视化。5. 使用Pyvis创建交互式网络图Pyvis是一个基于JavaScript的网络可视化库，可以通过Python直接调用。...以下是一个示例，展示如何使用Graph-tool进行复杂网络分析与可视化：from graph_tool.all import *# 创建图对象g = Graph()# 添加节点v1 = g.add_vertex

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Networkx：Python的图论与复杂网络建模工具

同时，Networkx 也在不断地发展和改进，以满足用户的需求和期望。在这篇文章中，我将向大家介绍 Networkx 的一些主要特性，以及如何使用 Networkx 进行网络分析。...以下是 Networkx 的一些主要特性：数据结构包括但不限于：有向图、无向图、多重图等。内置常用的图与网络分析算法，如最短路径、最大流、最小生成树、网络中心性分析等。...Networkx 的应用在实际应用中，我们可以使用 Networkx 来处理和分析大量的网络数据。例如，我们可以使用 Networkx 来分析社交网络中的关系，或者分析互联网的链接结构。...在计算最短路径前，可以先使用 nx.is_connected(G) 检查图是否是连通的，如果不是，可以使用 nx.connected_components(G) 获取所有的连通分量，然后在每个连通分量中分别计算最短路径...它提供了丰富的数据结构和函数，以便于用户对图进行各种操作，如创建图、添加节点/边、计算图的各种度量等。然而，类似的工具也有很多，比如 igraph 和 Graph-tool。

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基于Python的社交网络分析与图论算法实践

本文将介绍如何使用Python和相关库进行社交网络分析，并实现一些常用的图论算法。我们将涵盖从网络构建和可视化到基本的算法应用的全过程。1....简介社交网络分析是研究社交关系和网络结构的一门学科，图论算法则是处理和分析图数据结构的数学方法。Python提供了许多强大的库，如NetworkX和Graph-tool，用于处理和分析图数据。2...., shortest_path)中心性分析# 计算节点的度中心性degree_centrality = nx.degree_centrality(G)print("节点的度中心性:", degree_centrality...应用案例：社交网络的影响力分析社交网络中的节点影响力是一个重要的指标，它可以帮助我们识别在网络中具有最大影响力的节点。我们可以使用PageRank算法来评估节点的影响力。...# 计算网络中的连通分量connected_components = list(nx.connected_components(G))print("网络中的连通分量:", connected_components

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使用图进行特征提取：最有用的图特征机器学习模型介绍

DeepWalk DeepWalk以一个图形作为输入，并在R维度中创建节点的输出表示。看看R中的“映射”是如何将不同的簇分开的。...是一个稀疏矩阵，它包含关于两个节点之间连接的信息。如果有“1”，则表示两个特定节点之间存在连接。矩阵中的a_ij元素中i是行，j是列，表示节点Vi和Vj之间是否有连接。...然后我们可以使用任何类型的节点度量来总结这些新标签这个内核在化学信息学中应用非常广泛，它经常应用于分子数据。例如，循环指纹算法就是基于WL核的。...基于路径的内核基于路径的核通过在图的标记节点和边缘上应用随机漫步或最短路径来创建特征向量[7,8]。...常用的方法之一是Katz索引，它计算两个特定节点之间所有可能的路径: Katz索引。邻接矩阵A有一个有趣的性质。它的i次幂表示在两个节点u和v之间是否有一条长度为i的路径[10]。

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关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle Graph L）系列【一】

除了使用向外扩展的分布式图计算系统来处理规模超出单机内存的图数据，也有一些解决方案通过在单台机器上高效地使用外存来完成大规模图计算任务，其中的代表有GraphChi、X-Stream、FlashGraph...每个结点都包含两个指针：同一行的后继同一列的后继图片这三种表示方式都是等价的，我们可以根据使用场景来选择图的存储方式。...如果你希望通过出度入度来评价节点的中心性，就可以使用 degree centrality。度中心性在关注直接连通时具有很好的效果。...： $H(u)=\frac{1}{\sum_{v=1}^{n-1} d(u, v)}$ Wasserman and Faust 提出过另一种计算紧密性中心性的公式，专门用于包含多个子图并且子图间不相连接的非连通图...当我们希望关注网络中传播信息最快的节点，我们就可以使用紧密性中心性。

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关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle Graph L）

除了使用向外扩展的分布式图计算系统来处理规模超出单机内存的图数据，也有一些解决方案通过在单台机器上高效地使用外存来完成大规模图计算任务，其中的代表有GraphChi、X-Stream、FlashGraph...，我们可以根据使用场景来选择图的存储方式。...而异构图（Heterogeneous Graph）中可以存在不只一种节点和边，因此允许不同类型的节点拥有不同维度的特征或属性。 2.图算法与图分析图分析使用基于图的方法来分析连接的数据。...如果你希望通过出度入度来评价节点的中心性，就可以使用 degree centrality。度中心性在关注直接连通时具有很好的效果。...当我们希望关注网络中传播信息最快的节点，我们就可以使用紧密性中心性。

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图数据库｜基于 Nebula Graph 的 Betweenness Centrality 算法

而本文主要介绍如何基于 Nebula Graph 图数据库实现 Betweenness Centrality 介数中心性的计算。 1....其中度中心性通过节点的度数（即关联的边数）来刻画节点的受欢迎程度，接近中心性是通过计算每个节点到全图其他所有节点的路径和来刻画节点与其他所有节点的关系密切程度。...两者的区别在于求最短路径时使用的方法不同，对于无权图采用 BFS（宽度优先遍历）求最短路径，对于有权图采用 Dijkstra 算法求最短路径。下面所介绍的算法都是针对无向图的。 2....应用场景介数反应节点在整个网络中的作用和影响力，主要用于衡量一个顶点在图或网络中承担“桥梁”角色的程度，图中节点 C 就是一个重要的桥梁节点。...计算示例首先读取 Nebula Graph 中的图数据，可以指定其边数据进行数据读取。其次针对 Nebula Graph 的边数据构造拓扑图，执行中心性计算。

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一文带你入门图论和网络分析（附Python代码）

目录图及其应用图论的历史、为何使用图论必备术语图论概念熟悉Python中的图数据分析案例图及其应用让我们看一个简单的图（Graph）来理解这个概念。如下图所示： ?...图的历史以及为何使用图图的历史如果想更多地了解关于图的想法是如何形成的，请继续阅读！该理论的起源可以追溯到柯尼斯堡七桥问题（大约1730年代）。...图数据库已成为一种常用的计算工具，并且是SQL和NoSQL数据库的替代方案。图用于以DAG（定向非循环图）的形式建模分析工作流。一些神经网络框架还使用DAG来模拟不同层中的各种操作。...如果图的边集合包含了所有顶点之间的所有可能边，则图是完备的。图G =（V，E）中的步行（Walk）是指由图中顶点和边组成的一个形如ViEiViEi的有限交替序列。...中介中心性（Betweenness Centrality） - 某节点在多少对节点的最短路径上。这些中心性度量有不同变种，并且可以使用各种算法来实现定义。总而言之，这方面有大量的定义和算法。

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图机器学习无处不在! 用 Transformer 可缓解 GNN 限制

1 图是对关系链接项目的描述从本质上来看，图是对由关系链接项目的描述。图（或网络）的项目称为节点（或顶点），由边（或链接）来进行连接。...节点层通常是对节点属性的预测，例如 Alphafold 使用节点属性预测来预测给定分子整体图的原子 3D 坐标，从而预测分子如何在 3D 空间中折叠，这是一个困难的生物化学问题。...节点中心性可用于衡量图中节点的重要性，通过对每个节点邻居中心性求和直到收敛来递归计算，或是通过节点间的最短距离度量来递归计算，节点度是其拥有的直接邻居的数量；聚类系数衡量节点邻居的连接程度；Graphlets...图级特征包含关于图相似性和特殊性的高级信息，其中，小图计数，尽管计算成本很高，但提供了关于子图形状的信息。核心方法通过不同的 "节点袋 "方法（类似于词袋）来衡量图之间的相似性。...该架构使用节点特征作为注意力中的查询/键/值，并在注意力机制中将它们的表示与中心性、空间和边缘编码相结合。

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使用Python和SAS Viya分析社交网络

这意味着可以将SAS Viya无缝集成到应用程序基础架构中，并使用任何编程语言来驱动分析模型。...我们将通过力导向算法来计算顶点的位置。Hypergroup还可以用于查找群集，计算图布局以及确定网络度量标准，例如社区和中心性。...同一社区中的人们通常具有共同的属性，并表示他们之间有着密切的联系。现在，更新后的节点表包含一个附加列_\_Community\__ ，其中包含我们网络中每个节点的值。...我们将获取的行重定向到Python变量中。我们将使用它来生成条形图，显示前5个最大的社区： ? 这表明最大的社区13具有35个顶点。以下示例显示社区4中的节点： ?...中心性分析分析中心性有助于确定谁在网络中很重要。重要人物将被很好地联系起来，因此对网络中的其他个人具有很高的影响力。就我们针对社交网络而言，这将表明潜在的病毒传播和个人的相关风险行为。

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图机器学习无处不在，用 Transformer 可缓解 GNN 限制

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基于networkx分析Louvain算法的社团网络划分

比如上图2：左边无向图顶点2的度是3.右边有向图点点2的出度是2，入度是1. 4图的连通性在图G中，若顶点u，v之间有路（即找到有u到v之间相连的边）则称u，v连通。...8图的直径和半径图的所有节点偏心距的最大值就是图的直径，最小值就是半径。 9图的紧密中心性(closeness) 在图论中，紧密度是图中一个节点的中心性度量。...10图的介数中心性(Betweenness Centrality) 对于n各节点的图G=(V, E)，节点v的介数CB(v)按如下方式计算：对于每对节点(s, t)，计算他们之间所有的最短路径；对于每对节点...一个结点充当“中介”的次数越高，它的中介中心度就越大。 11图的度中心性度中心性（Degree Centrality）是在网络分析中刻画节点中心性（Centrality）的最直接度量指标。...如果顶点的颜色是灰色，表示已经发现并且放入了队列，如果顶点的颜色是白色，表示还没有发现。按照同样的方法处理队列中的下一个结点。

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复杂系统: 网络主宰着我们的世界

网络理论，也被称为图论，使我们能够分析和理解网络的结构和特性。各种度中心性、介数中心性和聚类系数等指标可以用来量化网络中节点和边的重要性和特征。这些指标帮助我们识别复杂系统中的关键组件、模式和关系。...下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用Python的网络分析库NetworkX建立一个简单的社交网络，并计算其中的一些常用指标。...通过使用NetworkX提供的函数，我们计算了度中心性（degree centrality）、介数中心性（betweenness centrality）和聚类系数（clustering coefficient...NetworkX提供了丰富的图算法，用于计算网络的各种常用指标。例如，用户可以通过NetworkX计算节点的度中心性、接近中心性、介数中心性等指标，了解网络中节点的重要性。...用户可以使用内置的绘图函数，也可以通过结合其他绘图库（如Matplotlib）来实现更高级的可视化效果。

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让数据帮你找到属于自己的“忠实粉丝”

我们要解决的问题，来自一家音乐领域的科技初创公司向我们提出的需求：在这个围绕音乐构建起来的生态系统里，如何搭建一套体系，来收集上面提到的各类用户行为数据？如何能更好地让广告主、音乐公司进行市场投放？...计算“用户-歌手”评分（fan-score）时，为了以后如果有更多行为特征数据时能够更加方便，我们将计算各个分数时用到的算法进行了统一，只是里面的一些参数会有些不同。...具体来说，我们对4种影响力分数进行了测试：接近中心性（ Closeness centrality）；中介中心性（Betweenness centrality）；Katz 中心性（即特征向量中心性的延展版本...它在测量不同节点的重要性/影响力的时候有很优秀的表现，下面是这个算法的示意图。整个网络图的演示图如下。红色节点代表歌手，蓝色节点代表普通用户。...事实上，我们可以寻找与他相似的但粉丝较多的歌手，然后做出针对性的推荐。另一个方向是开发一些功能来帮助提高普通用户的使用体验。

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使用Python和SAS Viya分析社交网络|附代码数据

这意味着您可以将SAS Viya无缝集成到您的应用程序基础架构中，并使用任何编程语言来驱动分析模型。 ...我们将通过力导向算法来计算顶点的位置。Hypergroup还可以用于查找群集，计算图布局以及确定网络度量标准，例如社区和中心性。...同一社区中的人们通常具有共同的属性，并表示他们之间有着密切的联系。现在，更新后的节点表包含一个附加列 _Community_ ，其中包含我们网络中每个节点的值。...我们将获取的行重定向到Python变量中。我们将使用它来生成条形图，显示前5个最大的社区：这表明最大的社区13具有35个顶点。...集中性分析分析中心性有助于确定谁在网络中很重要。重要人物将被很好地联系起来，因此对网络中的其他个人具有很高的影响力。就我们针对吸毒者的社交网络而言，这将表明潜在的病毒传播和个人的相关风险行为。

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5大必知的图算法，附Python代码实现

举一个具体的例子：假设拥有连接世界上任意城市的路网数据，我们需要找出世界上所有的大陆，以及它们所包含的城市。我们该如何实现这一目标呢？...基于BFS / DFS的连通分量算法能够达成这一目的，接下来，我们将用 Networkx 实现这一算法。代码使用 Python 中的 Networkx 模块来创建和分析图数据库。...，只需使用边缘和顶点，我们就能在数据中找到不同的连通分量。...3、最小生成树假设我们在水管工程公司或互联网光纤公司工作，我们需要使用最少的电线（或者管道）连接图表中的所有城市。我们如何做到这一点？...代码使用下面的代码可以计算子图的介数中心性： pos = nx.spring_layout(subgraph_3437) betweennessCentrality = nx.betweenness_centrality

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高性能图计算系统 Plato 在 Nebula Graph 中的实践

在迭代计算过程中，对稀疏图采用 push 的方式更新其出边邻居，对稠密图采用 pull 的方式拉取入边邻居的信息。如果一条边被切割，边的一端顶点为 master，另一端顶点则为 mirror。...mirror 被称为占位符（placeholder) ，在 pull 的计算过程中，各个机器上的 mirror 顶点会拉取其入边邻居 master 顶点的信息进行一次计算，在 BSP 的计算模型下通过网络同步给其...在 push 的计算过程中，各个机器的 master 顶点会将其信息先同步给它的 mirror 顶点，再由 mirror 更新其出边邻居。...图特征 hyperanf.cc 图平均距离估算图特征 triangle_count.cc 三角计数图特征 kcore.cc 节点中心性 pagerank.cc Pagerank 节点中心性 bnc.cc...以上为 Plato 在 Nebula Graph 中的应用，目前该功能集成在 Nebula Graph 企业版中，如果你使用的是开源版本的 Nebula Graph，需按照自己的需求自己对接 Plato

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数据挖掘的方法很多，实用易懂的就这一种

1、“图”的概念为方便计算机处理关系网络，在计算机理论中，把关系网络抽象为“图”的概念。这里的“图”不是图形，也不是照片，而是一种数据结构。...“图”由下面三种关键元素构成：节点(Node)：即顶点(Vertex) 边(Edge)：表示节点之间的关系属性(Property)：节点和边都可以有自己的属性 “图”中的属性用于描述节点或边的特征...有向图中的关系是有方向的，如借贷关系、权力关系等。无向图中的关系是无方向的，例如参会、交谈等。所有的关系网络都可以抽象为“图”的形式来表述。...5、中介中心性中介中心性在我们WonderDM中又称节点影响度。中介中心性指的是一个结点担任其它两个结点之间最短路径的桥梁的次数。一个结点充当“中介”的次数越高，它的中介中心度就越大。...如下图所示，使用K-Core算法，我们在一个复杂的关系网络中，找到若干关联度比较高的客户群体。小结现在是万物互联的时代，可谓万物皆有关系，关系网络分析可以应用到几乎所有社会活动当中。

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小世界网络

#计算网络直径 g_dia=networkx.diameter(G) print("网络直径："+str(g_dia)) 3.3 图的度匹配性如果总体上度大的顶点倾向于连接度大的顶点，那么就称网络的度正相关的...，或者成网络是同配的；如果总体上度大的顶点倾向于连接度小的顶点，那么就称网络的度负相关的，或者成网络是异配的。...)) 3.5 平均聚集系数在图论中，集聚系数（也称群聚系数、集群系数）是用来描述一个图中的顶点之间结集成团的程度的系数。...)) 3.6 中心度度中心性是在网络分析中刻画节点中心性的最直接度量指标。...图8 介数中心度分布图特征向量中心性的基本思想是，一个节点的中心性是相邻节点中心性的函数。也就是说，与你连接的人越重要，你也就越重要。 ?

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【论文笔记】BINE：二分网络嵌入

不幸的是，计算两个顶点之间的路径具有指数阶的相当高的复杂度，这对于大型网络是不可行的。为了在二分网络中的顶点之间编码这种高阶隐式关系，我们求助于 DeepWalk 的解决方案。...我们将其核心设计如下重点介绍：首先，我们将从每个顶点开始的随机游走的数量与其重要性相关联，这可以通过其中心性来衡量。对于顶点，其中心性越大，随机游走就越有可能从它开始。...顶点中心性可以通过许多度量来衡量，例如度中心性，PageRank 和 HITS [29] 等，我们在实验中使用 HITS。...在这里，我们提出了一种更落地的采样方法，来满足网络数据。首先，我们相对于输入二分网络中的拓扑结构，将每个顶点与其ws跳的邻居重叠，之后使用局部敏感散列（LSH）[37] 来封住顶点。...然后给定一个中心顶点，我们从与包含中心顶点的桶不同的桶中，随机选择负样本。通过这种方式，我们可以获得高质量和多样化的负样本，因为 LSH 可以保证不同的顶点以概率方式位于不同的桶中 [37]。

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使用Python进行网络数据可视化的方法与技巧

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