local_reaching_centrality#

local_reaching_centrality(G, v, paths=None, weight=None, normalized=True)[source]#

返回有向图中节点的局部可达中心性。

有向图中节点的*局部可达中心性*是指从该节点可达的其他节点的比例 [1]。

Parameters:
GDiGraph

一个 NetworkX 有向图。

vnode

有向图 G 中的一个节点。

pathsdictionary (默认=None)

如果不是 None ，它必须是一个单源最短路径的字典表示，例如通过 networkx.shortest_path() 函数计算得到，源节点为 v 。如果你打算多次调用此函数而不希望每次都重新计算路径，请使用此关键字参数。

weightNone 或 string, 可选 (默认=None)

用于边权重的属性。如果为 None ，则每条边的权重假设为 1。较高的权重表示节点之间的连接更强，路径长度更短。

normalizedbool, 可选 (默认=True)

是否通过边权重的总和来归一化边权重。

Returns:
hfloat

图 G 中节点 v 的局部可达中心性。

See also

global_reaching_centrality

References

[1]

Mones, Enys, Lilla Vicsek, and Tamás Vicsek. “Hierarchy Measure for Complex Networks.” PLoS ONE 7.3 (2012): e33799. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0033799

Examples

>>> G = nx.DiGraph()
>>> G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3)])
>>> nx.local_reaching_centrality(G, 3)
0.0
>>> G.add_edge(3, 2)
>>> nx.local_reaching_centrality(G, 3)
0.5
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