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Análisis en profundidad: red de Twitter

Ahora vas a hacer un análisis en profundidad de una red de Twitter, que te ayudará a reforzar lo que has visto antes. Primero, vas a encontrar los nodos que pueden difundir mensajes de forma muy eficiente a muchas personas a un grado de separación.

NetworkX ya se ha importado como nx.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción al análisis de redes en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Escribe una función find_nodes_with_highest_deg_cent(G) que devuelva el/los nodo(s) con la centralidad de grado más alta siguiendo estos pasos:
    • Calcula la centralidad de grado de G.
    • Calcula la centralidad de grado máxima usando la función max() sobre list(deg_cent.values()).
    • Itera sobre el diccionario de centralidad de grado, deg_cent.items().
    • Si el valor de centralidad de grado v del nodo actual k es igual a max_dc, añádelo al conjunto de nodos.
  • Usa tu función para encontrar el/los nodo(s) con mayor centralidad de grado en T.
  • Escribe una aserción que compruebe que el/los nodo(s) se identifica(n) correctamente. Esto ya está hecho por ti, así que pulsa "Enviar respuesta" para ver el resultado.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Define find_nodes_with_highest_deg_cent()
def find_nodes_with_highest_deg_cent(G):

    # Compute the degree centrality of G: deg_cent
    deg_cent = ____

    # Compute the maximum degree centrality: max_dc
    max_dc = ____

    nodes = set()

    # Iterate over the degree centrality dictionary
    for k, v in ____:

        # Check if the current value has the maximum degree centrality
        if ____ == ____:

            # Add the current node to the set of nodes
            ____

    return nodes

# Find the node(s) that has the highest degree centrality in T: top_dc
top_dc = ____
print(top_dc)

# Write the assertion statement
for node in top_dc:
    assert nx.degree_centrality(T)[node] == max(nx.degree_centrality(T).values())
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