hits#
- hits(G, max_iter=100, tol=1e-08, nstart=None, normalized=True)[源代码]#
返回节点的 HITS Hub 和 Authority 值。
HITS 算法为每个节点计算两个值。Authority 值基于传入链接估计节点重要性。Hub 值基于传出链接估计节点重要性。
- 参数:
- G图
一个 NetworkX 图
- max_iter整数，可选
幂次迭代法的最大迭代次数。
- tol浮点数，可选
幂次迭代中用于检查收敛性的误差容忍度。
- nstart字典，可选
幂次迭代中每个节点的起始值。
- normalized布尔值 (默认为 True)
按所有值的总和对结果进行归一化。
- 返回:
- (hubs,authorities)字典的二元组
两个字典，以节点为键，分别包含 Hub 和 Authority 值。
- 抛出:
- PowerIterationFailedConvergence
如果算法在指定的幂次迭代次数内未能收敛到指定的容忍度。
注意
特征向量的计算通过幂次迭代法完成，不保证收敛。迭代将在 max_iter 次迭代后停止，或者在达到 number_of_nodes(G)*tol 的误差容忍度后停止。
HITS 算法设计用于有向图，但此算法不检查输入图是否为有向图，并且将在无向图上执行。
参考文献
[1]A. Langville and C. Meyer, “网络信息检索中特征向量方法综述。” http://citeseer.ist.psu.edu/713792.html
[2]Jon Kleinberg, 超链接环境中的权威来源 Journal of the ACM 46 (5): 604-32, 1999. doi:10.1145/324133.324140. http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/auth.pdf。
示例
>>> G = nx.path_graph(4) >>> h, a = nx.hits(G) ----