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更新时间:2023-05-29 GMT+08:00
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中介中心度算法(Betweenness Centrality)

概述

中介中心度算法(Betweenness Centrality)以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。

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;适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域

参数说明

表1 Betweenness Centrality算法参数说明

参数

是否必选

说明

类型

取值范围

默认值

directed

是否考虑边的方向

Boolean

true或者false

true

weight

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。

-

seeds

节点ID

String

当图较大时,运行betweenness较慢,可以设置seeds作为采样节点,进行近似运算,seeds节点越多越接近准确解。输入节点个数不大于100000。

-

k

采样个数

Integer

当图较大时,运行betweenness较慢,可以设置k,算法将从图中随机选取k各点,进行采样运算,k值越大约接近准确解。k不大于100000。

-

当进行采样近似betweenness运算时,seeds和k参数二选一输入即可,当两者同时输入时,默认以seeds节点作为采样节点运算,忽略k。

注意事项

无。

示例

输入参数weight="length", directed=true, seeds ="Lee,Alice", JSON结果会展示在结果区。

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