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심층 분석 - Twitter 네트워크 II

이제 매개 중심성에 대해서도 같은 방식으로 심층 분석을 해 보겠습니다! 몇 가지 힌트를 드리면, 매개 중심성은 nx.betweenness_centrality(G)로 계산한다는 점을 기억하세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 시작하는 네트워크 분석

강의 보기

연습 안내

  • 가장 높은 매개 중심성을 가진 노드(들)를 반환하는 함수 find_node_with_highest_bet_cent(G)를 작성하세요.
    • G의 매개 중심성을 계산하세요.
    • list(bet_cent.values())에 max() 함수를 적용해 최대 매개 중심성을 구하세요.
    • 매개 중심성 딕셔너리 bet_cent.items()를 순회하세요.
    • 현재 노드 k의 매개 중심성 값 v가 max_bc와 같다면, 해당 노드를 노드 집합에 추가하세요.
  • 작성한 함수를 사용해 T에서 매개 중심성이 가장 높은 노드(들)를 찾으세요.
  • 올바른 노드를 찾았는지 확인하는 단언문을 작성하세요. 이는 이미 준비되어 있으니, 'Submit Answer'를 눌러 결과를 확인하세요!

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Define find_node_with_highest_bet_cent()
def find_node_with_highest_bet_cent(G):

    # Compute betweenness centrality: bet_cent
    bet_cent = ____

    # Compute maximum betweenness centrality: max_bc
    max_bc = ____

    nodes = set()

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

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

            # Add the current node to the set of nodes
            ____

    return nodes

# Use that function to find the node(s) that has the highest betweenness centrality in the network: top_bc
top_bc = ____
print(top_bc)

# Write an assertion statement that checks that the node(s) is/are correctly identified.
for node in top_bc:
    assert nx.betweenness_centrality(T)[node] == max(nx.betweenness_centrality(T).values())
코드 편집 및 실행