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중요한 협업자 찾기

거의 다 왔어요! 중요한 노드를 한 번 더 살펴보겠습니다. 여기서는 NetworkX의 degree_centrality()와 betweenness_centrality() 함수를 사용해 각 중심성 점수를 계산하고, 그 정보를 바탕으로 "중요한 노드"를 찾을 거예요. 즉, 이번 연습 문제에서의 목표는 가장 많은 사용자와 협업한 사용자(들)를 찾는 것입니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 시작하는 네트워크 분석

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연습 안내

  • G의 차수 중심성을 계산하고 결과를 deg_cent에 저장하세요.
  • 최대 차수 중심성을 계산하세요. deg_cent는 딕셔너리이므로, 먼저 .values() 메서드로 값 리스트를 얻은 다음 max()로 최대값을 구해야 해요.
  • 리스트 컴프리헨션을 사용해 가장 활발한 협업자를 식별하세요:
    • 앞에서 계산한 차수 중심성 딕셔너리 deg_cent를 .items()로 순회하세요. 가장 많은 사용자와 협업한 사용자(들)를 찾으려면 어떤 조건을 만족해야 할까요? 힌트: 최대 차수 중심성과 관련이 있어요.
  • "Submit Answer"를 눌러 가장 활발한 협업자가 누구인지 확인하세요!

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

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

# Compute the maximum degree centrality: max_dc
max_dc = ____

# Find the user(s) that have collaborated the most: prolific_collaborators
prolific_collaborators = [n for n, dc in ____ if ____ == ____]

# Print the most prolific collaborator(s)
print(prolific_collaborators)
코드 편집 및 실행