ÎncepețiÎncepe gratuit

Analiză aprofundată – rețeaua Twitter, partea a II-a

Acum vei face o analiză similară, dar pentru centralitatea de intermediere! Câteva indicii utile: ține minte că centralitatea de intermediere se calculează cu nx.betweenness_centrality(G).

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în analiza rețelelor în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Scrie o funcție find_node_with_highest_bet_cent(G) care returnează nodul (sau nodurile) cu cea mai mare centralitate de intermediere.
    • Calculează centralitatea de intermediere a lui G.
    • Calculează valoarea maximă a centralității de intermediere folosind funcția max() aplicată pe list(bet_cent.values()).
    • Iterează peste dicționarul centralității de intermediere, bet_cent.items().
    • Dacă valoarea centralității de intermediere v a nodului curent k este egală cu max_bc, adaugă-l în mulțimea de noduri.
  • Folosește funcția ta pentru a găsi nodul (sau nodurile) cu cea mai mare centralitate de intermediere în T.
  • Scrie o instrucțiune de aserțiune care confirmă că ai obținut nodul corect. Aceasta a fost deja adăugată pentru tine, așa că apasă pe „Trimite răspunsul" pentru a vedea rezultatul!

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Define find_node_with_highest_bet_cent()
def find_node_with_highest_bet_cent(G):

    # Compute betweenness centrality: bet_cent
    bet_cent = ____

    # Compute maximum betweenness centrality: max_bc
    max_bc = ____

    nodes = set()

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

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

            # Add the current node to the set of nodes
            ____

    return nodes

# Use that function to find the node(s) that has the highest betweenness centrality in the network: top_bc
top_bc = ____
print(top_bc)

# Write an assertion statement that checks that the node(s) is/are correctly identified.
for node in top_bc:
    assert nx.betweenness_centrality(T)[node] == max(nx.betweenness_centrality(T).values())
Editează și rulează codul