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寻找重要协作者

就差最后一步！现在再次关注重要节点。这里，您将使用 NetworkX 中的 degree_centrality() 和 betweenness_centrality() 函数来计算相应的中心性分数，然后据此找出"重要节点"。换句话说，您在本练习中的任务是找出与最多用户合作过的用户。

本练习是课程的一部分

Python 网络分析入门

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练习说明

  • 计算 G 的度中心性，并将结果保存为 deg_cent。
  • 计算最大的度中心性。由于 deg_cent 是字典，需要先使用 .values() 获取其值的列表，再用 max() 计算最大值。
  • 使用列表推导式识别最活跃的协作者：
    • 通过 .items() 方法遍历前面计算得到的度中心性字典 deg_cent。如果要找到与最多用户合作过的用户，应该满足什么条件？提示：与最大的度中心性有关。
  • 点击 "Submit Answer" 查看最活跃协作者！

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# 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)
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