Центральность по входящим связям
Центральность — это мера важности узла в сети. Существует множество различных типов центральности, каждый из которых имеет несколько разное значение в контексте сетей Twitter. Начнём со степенной центральности: она вычисляется просто и имеет интуитивно понятное объяснение.
Для направленных сетей, таких как Twitter, важно различать центральность по входящим и по исходящим связям, особенно в сетях ретвитов. Центральность по входящим связям в сетях ретвитов показывает, какие пользователи получают наибольшее количество ретвитов.
networkx уже импортирован как nx.
Также загружены сети G_rt и G_reply, а также column_names = ['screen_name', 'degree_centrality'].
Это упражнение является частью курса
Анализ данных социальных сетей на Python
Инструкции к упражнению
- Вычислите центральность по входящим связям для сети ретвитов с помощью
nx.in_degree_centrality()и сохраните результат вrt_centrality. - Сделайте то же самое для сети ответов и сохраните результат в
reply_centrality. - Передайте элементы (то есть кортежи «ключ — значение») центральностей ответов в конструктор DataFrame.
- Повторите то же самое для сети ответов.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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())