問題タブ [weighted-graph]

Vincent Zoonekind によって記述された 2 つの関数 (ここで見つけることができます) を使用して、次のグラフを作成しました (私のコードは記事の最後にあります)。

その近傍グラフとそのパラメーター「k」が何であるかを説明できるようにするために、Isometric Feature Mappingが使用します。「k」は、各ポイントが直接接続されているポイントの数を指定します。それらの距離は、互いのユークリッド距離です。任意の点とその (k + 1) に最も近い点 (またはさらに離れた点) の間の距離は「測地線」と呼ばれ、そこに到達するために必要なすべてのエッジの長さの最小の合計です。これは、ユークリッド距離よりもはるかに長い場合があります。これは、私の図のポイント A と B の場合です。

ここで、点 A から点 B までの測地線距離を示す黒い線を追加したいと思います。線を追加するのにsegments()おそらく最適なコマンドについて知っています。 ) は Dijkstra のアルゴリズムであり、パッケージに実装されていることigraph。ただし、igraphグラフを解釈することも、渡す必要があるポイント (頂点) (およびその座標) を自分で見つけることもできません。

ところで、k = 18 の場合、つまりすべての点が最も近い 18 点に直接接続されている場合、A と B の間の測地線距離はちょうどユークリッド距離になります。

単純な NetworkX 加重グラフの中心性を計算できません。
それは正常ですか、それとも私は何か間違ったことをしていますか?

add_edge(c[0],c[1],weight = my_values)for ループ内に単純な, where c[0],c[1]are string (ノードの名前) とmy_values整数を使用してエッジを追加します。これは、結果のエッジの例です。

(ノードの数はそれほど重要ではありません — 今のところ、私は 20 だけにしています)

私のグラフのエッジ リストは、(string_node1,string_node2,weight_dictionary) を使用したタプルのリストです。グラフを描画/保存/読み取り/することもできるため、すべて問題ないように見えます...

どうして？：

• nx.degree_centrality私にすべて1を与えますか？
• nx.closeness_centrality私にすべて1を与えますか？

例：

ご協力いただきありがとうございます。

無向加重グラフがあり、それを正式に説明する必要があります。オートマトンまたはラベル付き遷移システムによる抽象化は、無向グラフでは定義されていないようで、有向グラフのみがカバーされています。グラフ内の状態は互いに依存していますが、方向自体は関係ありません。

そのようなグラフを正式に説明するためにどの数学モデルを使用できるか知っていますか?

私は現在、PageRank を使用する TextRank アルゴリズムに取り組んでいます。スコアを計算する際に、PageRank はエッジの重みをどのように考慮に入れているのでしょうか?

Python を使用して textrank アルゴリズムを実装しています。グラフに重みが付けられていても (そしてエッジの重みが重要です)、pagerank Python 関数を使用してノードのスコアを計算できますか?