networkx计算边的重要性:边介数或者中介中心性edge_betweenness
背景
最近需要在一个节点数300+万,边400+万的有向图中删除某一些边的子集,但是又需要尽量减少对图的弱连通性的影响。最后的解决方案中一部分是,先将有向图转为无向图,计算边的betweenness
,有时也被翻译成中介中心性,然后删除中介中心性较低的边。
定义
betweenness
顾名思义,是它作为中介的一种度量。具体是在所有最短路径中,此边通过的最短路径所占的比例。因此betweenness
越高,其中介性越高。
cB(e)=∑s,t∈eσ(s,t∣v)σ(s,t)c_B(e) =\sum_{s,t \in e } \frac{\sigma(s, t|v)}{\sigma(s, t)} cB(e)=s,t∈e∑σ(s,t)σ(s,t∣v)
我认为删除中介性更高的边,对图的连通性影响性更大。
实例
建图
import networkx as nx
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([[0, 1], [0, 2], [1, 2], [2,3], [3,4], [4,5], [3,5]])
nx.draw(G, with_labels=True)
计算
nx.edge_betweenness_centrality(G, k=None)
>>> {(0, 1): 0.06666666666666667,(0, 2): 0.26666666666666666,(1, 2): 0.26666666666666666,(2, 3): 0.6,(3, 4): 0.26666666666666666,(3, 5): 0.26666666666666666,(4, 5): 0.06666666666666667}
可以看到(2, 3)
的中介性最高,(0, 1)
(4, 5)
的中介性最低,其余几条边的中介性相同,跟预期相同。
大规模图上的边介数
既然edge_betweenness
的计算涉及了最短路径,因此计算复杂度一定不低,因此在大规模图上有实现难度。不过networkx
的edge_betweenness
提供了一个k
参数,选择sample
的节点数目。k
越大,其计算的介数准确度越高。
在我的大规模图上,我选择了10
,计算时长在一个小时左右。根据返回的edge_betweenness
删除边后,图的连通性的影响在可接受范围内。
另外需要注意的是,当设置了k
后,返回的edge_betweenness
不一定包括所有的边。这里面的具体原理还需要看代码。不过我个人理解,缺失的边的中介性是很低的。
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