Пошук важливих співробітників
Майже готово! Знову розгляньте важливі вузли. Тут ви використаєте функції NetworkX degree_centrality() та betweenness_centrality() для обчислення відповідних показників центральності, а потім використаєте ці дані, щоб знайти «важливі вузли». Іншими словами, у цій вправі вам потрібно знайти користувача(ів), який(і) співпрацював(ли) з найбільшою кількістю користувачів.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до аналізу мереж у Python
Інструкції до вправи
- Обчисліть ступеневу центральність графа
G. Збережіть результат у зміннійdeg_cent. - Обчисліть максимальну ступеневу центральність. Оскільки
deg_cent— це словник, спершу скористайтеся методом.values(), щоб отримати список його значень, а потім знайдіть максимум за допомогоюmax(). - Визначте найпродуктивніших співробітників за допомогою генератора списку:
- Ітеруйтеся словником ступеневої центральності
deg_cent, обчисленим раніше, використовуючи його метод.items(). Яка умова має бути виконана, якщо ви хочете знайти користувача(ів), який(і) співпрацював(ли) з найбільшою кількістю користувачів? Підказка: це пов'язано з максимальною ступеневою центральністю.
- Ітеруйтеся словником ступеневої центральності
- Натисніть "Submit Answer", щоб побачити, хто є найпродуктивнішим співробітником(ами)!
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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)