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Mergulho profundo - rede do Twitter

Agora você vai fazer um mergulho profundo em uma rede do Twitter, o que vai ajudar a reforçar o que você aprendeu antes. Primeiro, você vai encontrar os nós que conseguem transmitir mensagens com muita eficiência para muitas pessoas a um grau de separação.

NetworkX já foi pré-importado para você como nx.

Este exercício faz parte do curso

Introdução à Análise de Redes em Python

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Instruções do exercício

  • Escreva uma função find_nodes_with_highest_deg_cent(G) que retorne o(s) nó(s) com a maior centralidade de grau, seguindo os passos abaixo:
    • Calcule a centralidade de grau de G.
    • Calcule a centralidade de grau máxima usando a função max() em list(deg_cent.values()).
    • Itere sobre o dicionário de centralidade de grau, deg_cent.items().
    • Se o valor de centralidade de grau v do nó atual k for igual a max_dc, adicione-o ao conjunto de nós.
  • Use sua função para encontrar o(s) nó(s) com a maior centralidade de grau em T.
  • Escreva uma asserção que verifique se o(s) nó(s) foi(foram) identificado(s) corretamente. Isso já foi feito para você, então clique em 'Enviar Resposta' para ver o resultado!

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Define find_nodes_with_highest_deg_cent()
def find_nodes_with_highest_deg_cent(G):

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

    # Compute the maximum degree centrality: max_dc
    max_dc = ____

    nodes = set()

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

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

            # Add the current node to the set of nodes
            ____

    return nodes

# Find the node(s) that has the highest degree centrality in T: top_dc
top_dc = ____
print(top_dc)

# Write the assertion statement
for node in top_dc:
    assert nx.degree_centrality(T)[node] == max(nx.degree_centrality(T).values())
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