ÎncepețiÎncepe gratuit

Analiză aprofundată – rețeaua Twitter

Acum vei face o analiză aprofundată a unei rețele Twitter, care te va ajuta să consolidezi ce ai învățat până acum. Mai întâi, vei identifica nodurile care pot transmite mesaje foarte eficient către mulți utilizatori aflați la un singur grad de separare.

NetworkX a fost deja importat ca nx.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în analiza rețelelor în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Scrie o funcție find_nodes_with_highest_deg_cent(G) care returnează nodul (sau nodurile) cu cea mai mare centralitate după grad, urmând pașii de mai jos:
    • Calculează centralitatea după grad a lui G.
    • Calculează centralitatea maximă după grad folosind funcția max() aplicată pe list(deg_cent.values()).
    • Iterează peste dicționarul de centralitate după grad, deg_cent.items().
    • Dacă valoarea de centralitate v a nodului curent k este egală cu max_dc, adaugă-l în mulțimea de noduri.
  • Folosește funcția creată pentru a identifica nodul (sau nodurile) cu cea mai mare centralitate după grad în T.
  • Scrie o instrucțiune de tip assert care verifică că nodul (sau nodurile) este identificat corect. Aceasta a fost deja adăugată pentru tine, așa că apasă „Trimite răspunsul" pentru a vedea rezultatul!

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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())
Editează și rulează codul