Betweenness centrality
Retweet और reply नेटवर्क्स की betweenness centrality ऐसे यूज़र्स की पहचान करती है जो अलग-अलग Twitter communities के बीच पुल का काम करते हैं. ये communities किसी टॉपिक या विचारधारा से जुड़ी हो सकती हैं.
networkx को nx के रूप में इम्पोर्ट किया गया है.
नेटवर्क्स G_rt और G_reply, और column_names = ['screen_name', 'betweenness_centrality'] आपके लिए लोड कर दिए गए हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में सोशल मीडिया डेटा का विश्लेषण
अभ्यास निर्देश
- Retweet नेटवर्क के लिए
nx.betweenness_centrality()का इस्तेमाल करके betweenness centrality 계산 करें. - Reply नेटवर्क के लिए भी यही करें.
- Retweet centralities से एक DataFrame बनाइए.
- Reply नेटवर्क के लिए भी यही कीजिए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Generate betweenness centrality for retweets
rt_centrality = ____
# Generate betweenness centrality for replies
reply_centrality = ____
# Store centralities in data frames
rt = pd.DataFrame(____, ____ = ____)
reply = pd.DataFrame(____, ____ = ____)
# Print first five results in descending order of centrality
print(rt.sort_values('betweenness_centrality', ascending = False).head())
# Print first five results in descending order of centrality
print(reply.sort_values('betweenness_centrality', ascending = False).head())