局部可达中心性#

local_reaching_centrality(G, v, paths=None, weight=None, normalized=True)[源代码]#

返回有向图中节点的局部可达中心性。

有向图中节点的局部可达中心性是指从该节点可达到的其他节点的比例 [1]。

参数：
GDiGraph

一个 NetworkX DiGraph。

vnode

有向图 G 中的一个节点。

pathsdictionary (默认为 None)

如果不是 None，它必须是单源最短路径的字典表示，例如由 networkx.shortest_path() 计算得到，其中源节点为 v。如果您打算多次调用此函数但不想每次都重新计算路径，请使用此关键字参数。

weightNone 或 string，可选 (默认为 None)

用于边权重的属性。如果为 None，则每个边的权重假定为 1。较高的权重意味着节点之间连接更强，路径长度更短。

normalizedbool，可选 (默认为 True)

是否按边权重的总和对边权重进行归一化。

返回：
hfloat

图 G 中节点 v 的局部可达中心性。

另请参阅

global_reaching_centrality

参考文献

[1]

Mones, Enys, Lilla Vicsek, and Tamás Vicsek. “Hierarchy Measure for Complex Networks.” PLoS ONE 7.3 (2012): e33799. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0033799

示例

>>> G = nx.DiGraph()
>>> G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3)])
>>> nx.local_reaching_centrality(G, 3)
0.0
>>> G.add_edge(3, 2)
>>> nx.local_reaching_centrality(G, 3)
0.5
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