edge_betweenness_centrality#

edge_betweenness_centrality(G, k=None, normalized=True, weight=None, seed=None)[source]#

计算边的中介中心性。

边 \(e\) 的中介中心性是所有节点对最短路径中通过 \(e\) 的路径所占的比例之和。

\[c_B(e) =\sum_{s,t \in V} \frac{\sigma(s, t|e)}{\sigma(s, t)}\]

其中 \(V\) 是节点集合，\(\sigma(s, t)\) 是 \((s, t)\) 最短路径的数量，\(\sigma(s, t|e)\) 是通过边 \(e\) 的这些路径的数量 [2]。

Parameters:

G图: 一个 NetworkX 图。
kint, 可选 (默认=None): 如果 k 不是 None，则使用 k 个节点样本来估计中介中心性。 k 的值应小于等于图中的节点数 n。更高的值给出更好的近似。
normalizedbool, 可选: 如果为 True，则中介中心性值通过 \(2/(n(n-1))\) 进行归一化（对于无向图），或 \(1/(n(n-1))\) 进行归一化（对于有向图），其中 \(n\) 是图 G 中的节点数。
weightNone 或 string, 可选 (默认=None): 如果为 None，则所有边的权重视为相等。否则，持有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。
seedinteger, random_state, 或 None (默认): 随机数生成状态的指示器。参见 Randomness 。注意，这仅在 k 不是 None 时使用。

Returns: