Centralitatea de intrare (in-degree)
Centralitatea este o măsură a importanței unui nod într-o rețea. Există mai multe tipuri de centralitate, fiecare cu o semnificație ușor diferită în rețelele Twitter. Începem cu centralitatea de grad, deoarece calculul ei este simplu și are o explicație intuitivă.
În cazul rețelelor direcționate, precum cele de pe Twitter, trebuie să facem distincție între centralitatea de intrare și cea de ieșire – mai ales în rețelele de retweet-uri. Centralitatea de intrare în rețelele de retweet-uri indică utilizatorii care primesc cele mai multe retweet-uri.
networkx a fost importat ca nx.
De asemenea, rețelele G_rt și G_reply, precum și column_names = ['screen_name', 'degree_centrality'] au fost încărcate deja pentru tine.
Acest exercițiu face parte din cursul
Analiza datelor din social media în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Calculează centralitatea de intrare pentru rețeaua de retweet-uri folosind
nx.in_degree_centrality()și stocheaz-o înrt_centrality. - Fă același lucru pentru rețeaua de reply-uri și stocheaz-o în
reply_centrality. - Transmite elementele (adică tuplurile cheie-valoare) centralităților de reply către constructorul DataFrame.
- Fă același lucru pentru rețeaua de reply-uri.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Generate in-degree centrality for retweets
rt_centrality = ____
# Generate in-degree centrality for replies
reply_centrality = ____
# Store centralities in DataFrame
rt = pd.DataFrame(list(____), columns = column_names)
reply = pd.DataFrame(list(____), columns = column_names)
# Print first five results in descending order of centrality
print(rt.sort_values('degree_centrality', ascending = False).head())
# Print first five results in descending order of centrality
print(reply.sort_values('degree_centrality', ascending = False).head())