HITSCentrality

HITSCentrality[g]

给出图 g 中顶点的权威(authority)和核心节点(hub)中心度组成的列表.

HITSCentrality[{vw,}]

使用规则 vw 指定图 g.

更多信息和选项

  • HITSCentrality 也称为 Kleinberg 中心度.
  • HITSCentrality 给出每个顶点的权威中心度 和核心节点中心度 组成的两个列表.
  • 如果图 g 具有邻接矩阵 ,那么权威中心度由 TemplateBox[{a}, Transpose].a.x=lambda_1 x 给出,其中 TemplateBox[{a}, Transpose].a 的最大特征值,而核心节点中心度由 给出. »
  • 权威和核心节点中心度满足 x=1/lambda_1TemplateBox[{a}, Transpose].y. »
  • 选项 WorkingPrecision->p 可被用于控制内部计算中所用的精度.
  • HITSCentrality 适用于无向图、有向图、多重图和混合图.

范例

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基本范例  (2)

计算 HITS 核心和权威中心度:

数据图表:

使用超链接为索引的主题搜索对网页排序:

具有较高的核心中心度的网页连向许多其他网页:

具有高权威中心度的网页被许多其他网页连接:

范围  (6)

HITSCentrality 可用于无向图:

有向图:

多重图:

混合图:

使用规则指定图:

HITSCentrality 适用于大规模图:

选项  (3)

WorkingPrecision  (3)

默认情况下,HITSCentrality 使用机器精度计算求得中心度:

指定较高的工作精度:

无穷大的工作精度对应于精确计算:

应用  (3)

突出显示 CycleGraph 的 HITS 权威和核心节点中心度:

GridGraph

CompleteKaryTree

PathGraph

网页网络通过超链接相连. 求前五个信息量最大的网页:

求包含权威信息的前五个网页:

HITS 权威排序与入度排序高度相关:

求包含到权威页面的链接的前五个页面:

HITS 核心排序与出度排序紧密相关:

属性和关系  (4)

利用 的第一个特征向量可以求 HITS 权威和核心节点中心度:

权威中心度:

核心节点中心度:

权威 和核心节点 中心度满足 x=TemplateBox[{{{1, /, {lambda, _, 1}}, a}}, Transpose].y

权威中心度是归一化的:

使用 VertexIndex 获取特定顶点的权威中心度和核心中心度:

Wolfram Research (2010),HITSCentrality,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/HITSCentrality.html (更新于 2015 年).

文本

Wolfram Research (2010),HITSCentrality,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/HITSCentrality.html (更新于 2015 年).

CMS

Wolfram 语言. 2010. "HITSCentrality." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2015. https://reference.wolfram.com/language/ref/HITSCentrality.html.

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Wolfram 语言. (2010). HITSCentrality. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/HITSCentrality.html 年

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