Centralita in-degree
Centralita je míra důležitosti uzlu v síti. Existuje mnoho různých typů centrality a každý z nich má v kontextu twitterových sítí trochu jiný význam. Začneme centralitou stupně, jejíž výpočet je přímočarý a má intuitivní výklad.
U řízených sítí, jako je Twitter, je důležité rozlišovat mezi centralitou in-degree a out-degree – zvláště v sítích retweetů. Centralita in-degree v sítích retweetů označuje uživatele, kteří dostávají hodně retweetů.
networkx je importován jako nx.
Sítě G_rt a G_reply a proměnná column_names = ['screen_name', 'degree_centrality'] jsou již načteny.
Toto cvičení je součástí kurzu
Analýza dat ze sociálních sítí v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Vypočítej centralitu in-degree pro síť retweetů pomocí
nx.in_degree_centrality()a výsledek ulož dort_centrality. - Totéž proveď pro síť odpovědí a výsledek ulož do
reply_centrality. - Předej položky (tj. dvojice klíč–hodnota) centralit odpovědí konstruktoru DataFrame.
- Totéž proveď pro síť odpovědí.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Generate in-degree centrality for retweets
rt_centrality = ____
# Generate in-degree centrality for replies
reply_centrality = ____
# Store centralities in DataFrame
rt = pd.DataFrame(list(____), columns = column_names)
reply = pd.DataFrame(list(____), columns = column_names)
# Print first five results in descending order of centrality
print(rt.sort_values('degree_centrality', ascending = False).head())
# Print first five results in descending order of centrality
print(reply.sort_values('degree_centrality', ascending = False).head())