Tìm cộng tác viên quan trọng
Sắp xong rồi! Bạn sẽ xem lại các node quan trọng thêm một lần nữa. Ở đây, bạn sẽ dùng các hàm degree_centrality() và betweenness_centrality() trong NetworkX để tính từng điểm centrality tương ứng, rồi dùng thông tin đó để tìm các “node quan trọng”. Nói cách khác, nhiệm vụ của bạn trong bài này là tìm người dùng đã cộng tác với nhiều người dùng khác nhất.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Phân tích Mạng bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Tính degree centrality của
G. Lưu kết quả vàodeg_cent. - Tính degree centrality lớn nhất. Vì
deg_centlà một dictionary, bạn cần dùng phương thức.values()để lấy danh sách các giá trị trước khi tính giá trị lớn nhất bằngmax(). - Xác định các cộng tác viên năng suất nhất bằng một list comprehension:
- Lặp qua dictionary degree centrality
deg_centđã tính trước đó bằng phương thức.items(). Điều kiện nào cần thỏa nếu bạn muốn tìm người dùng đã cộng tác với nhiều người dùng nhất? Gợi ý: Liên quan đến degree centrality lớn nhất.
- Lặp qua dictionary degree centrality
- Nhấn "Gửi câu trả lời" để xem ai là cộng tác viên năng suất nhất!
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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)