1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Analiza danych z mediów społecznościowych w Pythonie
Connected

Exercise

Centralność wejściowa (in-degree centrality)

Centralność to miara znaczenia węzła w sieci. Istnieje wiele jej rodzajów, a każdy z nich ma nieco inne znaczenie w sieciach twitterowych. Zacznijmy od centralności stopnia (degree centrality) – jest łatwa do obliczenia i ma intuicyjną interpretację.

W przypadku sieci skierowanych, takich jak sieci na Twitterze, należy odróżniać centralność wejściową (in-degree) od wyjściowej (out-degree), szczególnie w sieciach retweetów. Wysoka centralność wejściowa w sieci retweetów oznacza, że dany użytkownik jest często retweetowany.

networkx został zaimportowany jako nx. Załadowano również sieci G_rt i G_reply oraz zmienną column_names = ['screen_name', 'degree_centrality'].

Instructions

100 XP
  • Oblicz centralność wejściową dla sieci retweetów za pomocą nx.in_degree_centrality() i zapisz wynik w rt_centrality.
  • Zrób to samo dla sieci odpowiedzi i zapisz wynik w reply_centrality.
  • Przekaż elementy (czyli krotki klucz–wartość) centralności sieci odpowiedzi do konstruktora DataFrame.
  • Zrób to samo dla sieci odpowiedzi.