adamic_adar_index#

adamic_adar_index(G, ebunch=None)[source]#

计算 ebunch 中所有节点对的 Adamic-Adar 指数。

节点 u 和 v 的 Adamic-Adar 指数定义为

\[\sum_{w \in \Gamma(u) \cap \Gamma(v)} \frac{1}{\log |\Gamma(w)|}\]

其中 \(\Gamma(u)\) 表示 \(u\) 的邻居集合。对于仅通过自环连接的节点，此指数会导致除以零。它旨在用于不存在自环的情况下。

参数:

G图: NetworkX 无向图。
ebunch节点对的可迭代对象，可选（默认 = None）: 将对可迭代对象中给定的每对节点计算 Adamic-Adar 指数。节点对必须以 2 元组 (u, v) 的形式给出，其中 u 和 v 是图中的节点。如果 ebunch 为 None，则将使用图中所有不存在的边。默认值: None。

返回:

piter迭代器: 一个包含 3 元组 (u, v, p) 的迭代器，其中 (u, v) 是节点对，p 是它们的 Adamic-Adar 指数。

抛出:

NetworkXNotImplemented: 如果 G 是 DiGraph、Multigraph 或 MultiDiGraph。
NodeNotFound: 如果 ebunch 中包含不在 G 中的节点。

参考文献

[1]

D. Liben-Nowell, J. Kleinberg. The Link Prediction Problem for Social Networks (2004)。 http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/link-pred.pdf

示例

>>> G = nx.complete_graph(5)
>>> preds = nx.adamic_adar_index(G, [(0, 1), (2, 3)])
>>> for u, v, p in preds:
...     print(f"({u}, {v}) -> {p:.8f}")
(0, 1) -> 2.16404256
(2, 3) -> 2.16404256