collaboration_weighted_projected_graph

collaboration_weighted_projected_graph(B, nodes)

Newman的加权投影，将B投影到其一个节点集上。

协作加权投影是根据Newman的协作模型[R11902f1d2490-1]_，将二分网络B投影到指定节点上，并赋予权重：

\[w_{u, v} = \sum_k \frac{\delta_{u}^{k} \delta_{v}^{k}}{d_k - 1}\]

其中 u 和 v 是来自底部二分节点集的节点， k 是顶部节点集的一个节点。

d_k 是节点 k 在二分网络中的度， delta_{u}^{k} 在原二分图中，如果节点 u 与节点 k 相连则为1，否则为0。

节点保留其属性，并且在生成的图中，如果它们在原始二分图中与一个公共节点相连，则它们是相连的。

Parameters:

BNetworkX图

输入图应该是二分的。

nodes列表或可迭代对象

要投影到的节点（“底部”节点）。

Returns:

GraphNetworkX图

投影到给定节点的图。

See also

is_bipartite

is_bipartite_node_set

sets

weighted_projected_graph

overlap_weighted_projected_graph

generic_weighted_projected_graph

projected_graph

Notes

没有尝试验证输入图B是否是二分的。 图和节点属性被（浅层）复制到投影图中。

有关NetworkX中如何处理二分图的更多详细信息，请参阅 bipartite文档 。

References

[1]

科学协作网络：II. 最短路径，加权网络和中心性， M. E. J. Newman, Phys. Rev. E 64, 016132 (2001).

Examples

>>> from networkx.algorithms import bipartite
>>> B = nx.path_graph(5)
>>> B.add_edge(1, 5)
>>> G = bipartite.collaboration_weighted_projected_graph(B, [0, 2, 4, 5])
>>> list(G)
[0, 2, 4, 5]
>>> for edge in sorted(G.edges(data=True)):
...     print(edge)
(0, 2, {'weight': 0.5})
(0, 5, {'weight': 0.5})
(2, 4, {'weight': 1.0})
(2, 5, {'weight': 0.5})