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演習

次数中心性が高いノードを見つける

この演習では、ネットワーク内でもっともつながりの多い学生に、どのような特徴があるかを詳しく見ていきます。まずは、次数中心性が最も高い学生のクラスターを特定します。この結果は、次の可視化演習で利用します。

指示

100 XP
  • 上位 5 つの「ユニークな」次数中心性スコアを取得します。これには sorted() 関数を使います。第 1 引数には G の次数中心性値の「set」（ユニークな値にするため）を渡し、第 2 引数には降順に並べ替えるため reverse=True を渡します。上位 5 件に絞るには、文末に適切なスライスを追加してください。返された次数中心性の結果には .values() を使うことも忘れないでください。
  • 上位 5 つの全体次数中心性を持つノードのリストを作成します。次を行います。
    • nx.degree_centrality(G) の .items() メソッドを使って、次数中心性スコアの辞書を反復処理します。
    • dc が top_dcs に含まれている場合は、ノード n を top_connected リストに追加します。
  • 上位 5 つの次数中心性スコア（top_connected）を共有するノード数を、len() を使って出力します。