EigenvectorCentrality

EigenvectorCentrality[g]
给出图 g 中的顶点的特征向量中心度组成的列表.

EigenvectorCentrality[g, "In"]
给出一个有向图 g 的内中心度组成的列表.

EigenvectorCentrality[g, "Out"]
给出一个有向图 g 的外中心度组成的列表.

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  • EigenvectorCentrality 对于与许多其他连接度很好的顶点相连接的顶点,给出高中心度.
  • EigenvectorCentrality 给出中心度 组成的列表,这些中心度可以表示为邻节点的中心度的加权和.
  • 是图 g 中邻接矩阵 的最大特征值时,我们有:
  • EigenvectorCentrality[g]c=TemplateBox[{{{1, /, {lambda, _, 1}}, a}}, Transpose].c
    EigenvectorCentrality[g,"In"]c=TemplateBox[{{{1, /, {lambda, _, 1}}, a}}, Transpose].c 左特征向量
    EigenvectorCentrality[g,"Out"] 右特征向量
  • 特征向量中心度是经过规范化处理的.
  • 对于有向图 gEigenvectorCentrality[g] 等价于 EigenvectorCentrality[g, "In"].
  • 选项 WorkingPrecision->p 可用于控制在内部计算中所用的精度.

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基本范例 (2)基本范例 (2)

计算特征向量中心度:

In[1]:=
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In[2]:=
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Out[2]=

突出显示:

In[3]:=
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Out[3]=

对顶点排序. 与许多连接度很好的顶点相连接的顶点排在最前面.

In[1]:=
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In[2]:=
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Out[2]=
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