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NetworkX: Betweenness-Zentralität in einem sozialen Netzwerk

Betweenness-Zentralität ist ein Maß für die Wichtigkeit von Knoten, das Informationen über die kürzesten Pfade in einem Netzwerk nutzt. Sie ist definiert als der Anteil aller möglichen kürzesten Pfade zwischen beliebigen Knotenpaaren, die durch den betrachteten Knoten verlaufen.

NetworkX stellt die Funktion nx.betweenness_centrality(G) bereit, um die Betweenness-Zentralität für jeden Knoten in einem Graphen zu berechnen. Sie gibt ein Dictionary zurück, in dem die Schlüssel die Knoten und die Werte deren Betweenness-Zentralitätswerte sind.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Einstieg in die Netzwerkanalyse mit Python

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Anleitung zur Übung

  • Berechne die Betweenness-Zentralität bet_cen der Knoten im Graphen T.
  • Berechne die Degree-Zentralität deg_cen der Knoten im Graphen T.
  • Vergleiche Betweenness-Zentralität und Degree-Zentralität, indem du ein Streudiagramm der beiden erstellst, mit list(bet_cen.values()) auf der x-Achse und list(deg_cen.values()) auf der y-Achse.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Compute the betweenness centrality of T: bet_cen
bet_cen = ____

# Compute the degree centrality of T: deg_cen
deg_cen = ____

# Create a scatter plot of betweenness centrality and degree centrality
____

# Display the plot
plt.show()
Code bearbeiten und ausführen