ÎncepețiÎncepe gratuit

Găsirea colaboratorilor importanți

Aproape ai terminat! Acum vei analiza din nou nodurile importante. În acest exercițiu, vei folosi funcțiile degree_centrality() și betweenness_centrality() din NetworkX pentru a calcula scorurile de centralitate corespunzătoare, apoi vei utiliza aceste informații pentru a identifica „nodurile importante". Cu alte cuvinte, sarcina ta în acest exercițiu este să găsești utilizatorul (utilizatorii) care au colaborat cu cel mai mare număr de utilizatori.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în analiza rețelelor în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Calculează centralitățile de grad ale lui G. Stochează rezultatul în variabila deg_cent.
  • Calculează centralitatea de grad maximă. Deoarece deg_cent este un dicționar, va trebui să folosești metoda .values() pentru a obține lista valorilor sale, înainte de a calcula maximul cu max().
  • Identifică cei mai activi colaboratori folosind un list comprehension:
    • Iterează peste dicționarul de centralitate de grad deg_cent calculat anterior, folosind metoda .items(). Ce condiție trebuie îndeplinită pentru a găsi utilizatorul (utilizatorii) care au colaborat cu cel mai mare număr de utilizatori? Indiciu: Are legătură cu centralitatea de grad maximă.
  • Apasă „Trimite răspunsul" pentru a vedea cine este (sunt) cel mai activ (mai activi) colaborator(i)!

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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)
Editează și rulează codul