resource_allocation_index#

计算ebunch中所有节点对的资源分配指数。

节点 u 和 v 的资源分配指数定义为

\[\sum_{w \in \Gamma(u) \cap \Gamma(v)} \frac{1}{|\Gamma(w)|}\]

其中:math:`Gamma(u)`表示节点:math:`u`的邻居集合。

Parameters:
G图

一个NetworkX无向图。

ebunch可迭代节点对，可选（默认 = None）

将为可迭代对象中给定的每对节点计算资源分配指数。节点对必须以2元组(u, v)的形式给出，其中u和v是图中的节点。如果ebunch为None，则将使用图中所有不存在的边。默认值：None。

Returns:
piter迭代器

一个包含3元组(u, v, p)的迭代器，其中(u, v)是一对节点，p是它们的资源分配指数。

Raises:
NetworkXNotImplemented

如果 G 是 DiGraph 、 Multigraph 或 MultiDiGraph 。

NodeNotFound

如果 ebunch 中有一个节点不在 G 中。

References

[1]

T. Zhou, L. Lu, Y.-C. Zhang. Predicting missing links via local information. Eur. Phys. J. B 71 (2009) 623. https://arxiv.org/pdf/0901.0553.pdf

Examples

>>> G = nx.complete_graph(5)
>>> preds = nx.resource_allocation_index(G, [(0, 1), (2, 3)])
>>> for u, v, p in preds:
...     print(f"({u}, {v}) -> {p:.8f}")
(0, 1) -> 0.75000000
(2, 3) -> 0.75000000
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