เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

เจาะลึก - เครือข่าย Twitter ส่วนที่ 2

ต่อไปจะเจาะลึก betweenness centrality ในแบบเดียวกัน ข้อควรจำ: ใช้ nx.betweenness_centrality(G) ในการคำนวณ betweenness centrality

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์เครือข่ายเบื้องต้นด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • เขียนฟังก์ชัน find_node_with_highest_bet_cent(G) ที่คืนค่าโหนดซึ่งมี betweenness centrality สูงสุด
    • คำนวณ betweenness centrality ของ G
    • คำนวณค่า betweenness centrality สูงสุดโดยใช้ฟังก์ชัน max() กับ list(bet_cent.values())
    • วนซ้ำผ่าน dictionary ของ degree centrality คือ bet_cent.items()
    • ถ้าค่า degree centrality v ของโหนดปัจจุบัน k เท่ากับ max_bc ให้เพิ่มโหนดนั้นลงในเซต
  • ใช้ฟังก์ชันที่เขียนขึ้นเพื่อค้นหาโหนดที่มี betweenness centrality สูงสุดใน T
  • เขียน assertion statement เพื่อตรวจสอบความถูกต้อง ส่วนนี้เตรียมไว้ให้แล้ว กด ส่งคำตอบ เพื่อดูผลลัพธ์

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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())
แก้ไขและรันโค้ด