betweenness_centrality_subset#

betweenness_centrality_subset(G, sources, targets, normalized=False, weight=None)[source]#

计算节点子集的介数中心性。

\[c_B(v) =\sum_{s\in S, t \in T} \frac{\sigma(s, t|v)}{\sigma(s, t)}\]

其中 \(S\) 是源节点集合，\(T\) 是目标节点集合， \(\sigma(s, t)\) 是 \((s, t)\) 最短路径的数量， \(\sigma(s, t|v)\) 是通过某个节点 \(v\) 的路径数量，且 \(v\) 不是 \(s\) 或 \(t\)。如果 \(s = t\)，则 \(\sigma(s, t) = 1\)，如果 \(v \in {s, t}\)，则 \(\sigma(s, t|v) = 0\) [2]。

Parameters:

G图: 一个 NetworkX 图。
sources: 节点列表: 用于介数中心性中最短路径的源节点。
targets: 节点列表: 用于介数中心性中最短路径的目标节点。
normalized布尔值, 可选: 如果为 True，介数中心性值通过 \(2/((n-1)(n-2))\) 进行归一化对于图，和 \(1/((n-1)(n-2))\) 对于有向图，其中 \(n\) 是 G 中的节点数。
weightNone 或字符串, 可选 (默认=None): 如果为 None，所有边的权重视为相等。否则，包含用作权重的边属性的名称。权重用于计算加权最短路径，因此它们被解释为距离。

Returns:

nodes字典: 包含节点及其介数中心性值的字典。