In-degree centrality
Centrality là thước đo tầm quan trọng của một nút trong mạng. Có nhiều loại centrality khác nhau và mỗi loại mang ý nghĩa hơi khác nhau trong mạng Twitter. Trước hết, chúng ta tập trung vào degree centrality vì cách tính trực quan và dễ hiểu.
Với mạng có hướng như Twitter, bạn cần phân biệt rõ giữa in-degree và out-degree centrality, đặc biệt trong mạng retweet. In-degree centrality trong mạng retweet cho thấy những người dùng được retweet nhiều.
networkx đã được import dưới tên nx.
Ngoài ra, các mạng G_rt và G_reply cùng với column_names = ['screen_name', 'degree_centrality'] đã được tải sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích dữ liệu mạng xã hội bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Tính in-degree centrality cho mạng retweet bằng
nx.in_degree_centrality()và lưu vàort_centrality. - Thực hiện tương tự cho mạng reply và lưu vào
reply_centrality. - Truyền các items (tức là các cặp khóa-giá trị) của reply centrality vào hàm khởi tạo DataFrame.
- Thực hiện tương tự cho mạng reply.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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())