我想知道是否有一个R包能够计算Newman (2010:218)中描述为"Katz相似性“的规则等价测度：其中σ是相似度，A是图的邻接矩阵，δ是增加对角元素的“自相似性”。到目前为止，我还没有在R中找到计算这个分数的任何具体函数，因为教科书也明确指出：
“然后，顶点的Katz中心性就是该顶点与所有其他顶点<
浏览 2提问于2021-08-22得票数 0
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代码非常简单：但这里有一些警告：vprop.fa = vprop.fa / numpy.linalg.norm(vprop.fa)
这些警告可能是由这个图的大小引起的，我该如何处理它。
浏览 11提问于2017-07-12得票数 1
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据我所知，这里有经典的特征向量中心性，还有一些变体，如Katz中心性或PageRank。我想知道后者是否是本征向量中心性演化的“最新阶段”，因此总是优越的？或者是否有某些条件，取决于哪一个应该使用其中一个或另一个。如果是，那会是什么条件呢？
浏览 5提问于2017-07-12得票数 5
我目前正在处理一个大图，有150万个节点和1100万条边。为了提高速度，我检查了最流行的图形库: iGraph、Graph-tool、NetworkX和Networkit的基准测试。而且看起来iGraph，Graph-tool和Networkit有相似的性能。最终我使用了iGraph。
使用iGraph构建的有向图，可以在5秒内计算出所有顶点的页面排名。然而，当涉及到中间和接近时，
浏览 42提问于2018-04-08得票数 1
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任务：我希望使用graph-tool 高效地计算DAG (有向无圈图)中源节点和目标节点之间的最短路径。我的DAG有负重。理论上，这是一个计算上“容易”的问题(即O(V + E))，首先计算图的拓扑排序，然后访问和更新父节点和距离(如讨论的)。
如何使用graph-tool有效地实现这一点？到目前为止，我的尝试
浏览 2提问于2019-01-21得票数 0
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我试图通过graph-tool库(接近10^6 - 10^7顶点)创建大型图，并用顶点名称填充顶点属性，或者使用名称代替顶点索引。我有：
'50'，'56'，'568‘
edge_list = {frozenset({'568'，'56'})，frozenset(‘56’，‘50’
浏览 2提问于2019-05-08得票数 6
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我使用NetworkX来计算网络的一些中心性指标。如何以表格格式将这些结果保存到csv文件中？我只能在终端上打印结果。4,5),(4,6)])
EIGENVECTOR = nx.eigenvector_centrality(G)CLOSENESS_CENTRALITY = n
浏览 0提问于2018-05-08得票数 2
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Igraph R包具有已实现的边介性中心性。我知道在文献中还研究了其他边缘中心性度量。是否有包含一些其他边缘中心性度量的软件包，例如k-path边缘中心性度量？我们可以使用所讨论的图的折线图来计算边中心性指数吗？
浏览 4提问于2018-10-10得票数 2
我想计算我的定向网络中每个节点的Everett-Valente Brokerage得分(Everett和Valente 2016)。这个分数是基于中间的中心性。本质上，这控制了网络的大小。代理控制信息/资源流的能力受到网络大小和/或绑定冗余的限制。对于无向图，计算Everett - Valente Brokerage评分如下：
计算节点之间的</em
浏览 1提问于2018-10-03得票数 0
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我希望根据顶点的中心性在“大”图(小于500个节点)上着色，并允许用户删除单击事件上的边缘或顶点。当删除顶点或边时，在图上重新计算一个新的中心分数，并再次呈现边缘和顶点的颜色。提到了visNetwork更好的功能，但是我读过几个这样的问题，提到networkD3是如何改变和扩展其功能的。
在这两个包中，哪一个能
浏览 0提问于2017-05-27得票数 4
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首先，我使用NetworkX来表示python中的图。第二，是NetworkX中预定义的中间性。问题是，我们定义了不带分母的中间中心性。所以，c_B( v )就是它们经过顶点的所有短路径的和，是否有一种方法可以修改预定义的中间中心性，这样我就可以得到中间中心性的“我们的”定义？我已经试过了，但
浏览 1提问于2017-10-01得票数 0
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我试图识别大群中的强连通社区(无向加权图)。或者，识别导致子组(社区)连接的顶点，这些子组(社区)本来是不相关的。这个问题是更广泛的Databricks解决方案的一部分，因此Spark、GraphX和GraphFrames是解决这个问题的首选。从附图中可以看到，我需要找到顶点"X“作为一个点，在这个点上可以用连通的组件算法来划分大的连续组(val = g
浏览 4提问于2020-05-07得票数 3
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我正在构建一个简单的闪亮的应用程序，以在用户选择的网络上显示中心性度量。用户选择要计算的网络格式、网络文件和中心度度量，然后单击一个按钮来布局和可视化节点大小与节点中心性成正比的图形。在renderPlot输出中，我隔离了除按钮之外的所有输入，因此只有当用户选择了相关信息(格式、文件、度量)并单击可视化按钮时，计算才能完成。它可以工作，但有以下问题:每次单击可视化按钮时，都会重新<
浏览 1提问于2014-11-28得票数 5
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我正在测试图表中的一些相似性度量。我使用JUNG API来处理图形。我已经成功地计算出了基本指标，如公共邻居和首选附件。现在，我想计算katz度量，如下所示: katz( v1，v2) = B.paths_1(v1，v2) + B^2.paths_2(v1，v2) + ...+ B^n.paths_n(v1，v2)其中paths_n(v1，v2)是v1和v2之间长度为"n“的路径的数量；B是标量。我将n限制为4，这样就可以很
浏览 0提问于2011-10-12得票数 0
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我用R中的i图来计算图的测度，我的图是在PIN中生成的，它是不连通图，是不连通图。连通图的封闭方法是好的，正确的计算，而对于断开图在不好！Assign Closeness to Variable for print
1 0.1000000 0.1428571 0.1
浏览 2提问于2015-06-16得票数 2
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我从一个包含(符号)边缘列表和权重的数据框架构建了一个i图形。vertices=unique(c(y$from,y$to)))
计算结果网络的紧密性中心性(模式"out“度量来自顶点的路径)。21.650000
Gambia
浏览 4提问于2022-05-24得票数 1
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我能够计算出图G中所有节点的程度、度、贴近度、特征向量等不同类型的中心度。例如，此代码计算图G中所有包含的节点之间的中心性# build up a graphG.add_nodes_from(['A'E')])
bw_centrality = nx.betweenness_centrality(G, norma
浏览 5提问于2021-11-01得票数 1
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我试图提高对特征向量中心性的理解。这个非常有用，特别是当与一起阅读时。但是，当我使用evcent(graph_from_adjacency_matrix(A))时，结果是不同的。graph_from_adjacency_matrix(A))$vector # No: 0.1582229 0.4280856 1.0000000 0.6965127 0.8844756 0.6965127
等级相关性是相同的，
浏览 9提问于2022-01-18得票数 2
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我使用R中的igraph库来计算我的网络的特征向量中心性。但是它是如何进行数学计算的，正如它的定义所说的，它的算法是迭代的。有谁能给出一种方法，说明它是如何通过网络进行数学计算的呢？
浏览 3提问于2016-01-19得票数 1
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我想使用网络中心性来计算相似度矩阵。0.13,1,0.9,0.6], [0.5,0.23,0.43,1]] 然后，我为这个矩阵创建了一个加权图。但是我不知道如何为这个图创建特征向量中心性。我使用下面的代码来做这件事： centrality = nx.eigenvector_centrality_numpy(
浏览 88提问于2020-04-21得票数 0
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