OD中介中心度(OD-betweenness Centrality)
概述
OD中介中心度算法(OD-betweenness Centrality)在已知一系列OD出行计划前提下,以经过某个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。
适用场景
可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘,交通、传输等网络中关键节点识别,城市热点事件\早晚高峰人群车辆迁徙发生时关键路段的模拟;适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域
参数说明
参数 |
是否必选 |
说明 |
类型 |
取值范围 |
默认值 |
---|---|---|---|---|---|
directed |
否 |
是否考虑边的方向 |
Boolean |
true或者false |
true |
weight |
否 |
边上权重 |
String |
空或字符串 * 空:边上的权重、距离默认为“1”。 * 字符串:对应的边上的属性将作为权重,当某边没有对应属性时,权重将默认为1。
说明:
边上权重应大于0。 |
- |
OD_pairs |
否 |
起点终点节点对 |
String |
标准csv格式,起点和终点以英文逗号分隔,各起点和终点节点对之间以换行符“\n”分隔,例如:“Alice,Nana\nLily,Amy”。 |
- |
seeds |
否 |
热点事件发生地的节点ID |
String |
当未知OD_pairs数据时,输入seeds数据。标准csv格式,节点之间以英文逗号分隔,例如:“Alice,Nana”。ID个数在30以内。 |
- |
modes |
否 |
与seeds对应的热点事件类别 |
String |
|
- |
attendees |
否 |
与seeds对应的热点事件参加人数 |
String |
标准csv格式,数字之间以英文逗号分隔,例如:“10,20”。范围为1~1000000。 |
- |
当进行采样近似od-betweenness运算时,OD_pairs和seeds参数二选一输入即可,当两者同时输入时,默认以OD_pairs节点作为节点运算,忽略seeds。
注意事项
无。
示例
输入参数weight=length, directed=true, OD = Alice,Nana\nLily,Amy , JSON结果会展示在结果区。