使用networkx查找弱关系

问题描述

我正在尝试查找weak ties as defined by Granovetter。到目前为止，我已经尝试使用中心性度量来根据重要性绘制Stanford Facebook network dataset(facebook_combined.txt)。下图使用了度中心性。我已经用蓝色矩形表示了我希望找到的一些节点("弱纽带")。

Bridges似乎很接近，但并不完全是这样。我应该如何继续查找这些节点？

示例代码：

import networkx as nx

fb = nx.read_edgelist("facebook_combined.txt")
degree_cent_fb = nx.degree_centrality(fb)

pos_fb = nx.spring_layout(fb ,iterations = 1000)

nsize = np.array ([v for v in degree_cent_fb.values ()])

nsize = 500*( nsize - min(nsize))/(max(nsize) - min(nsize))

nodes = nx.draw_networkx_nodes (fb , pos = pos_fb ,
                                node_size = nsize)
edges = nx.draw_networkx_edges (fb , pos = pos_fb ,
                                alpha = .1)

以下是使用其他大小调整函数的更多示例图：

相同数据，按中间度中心性调整大小：

和贴近中心性：

和PageRank：

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解决方案

请注意，弱连接或桥指的是边，而您要寻找的是节点级别的度量。您可能会对Ron Burt的structural hole概念感兴趣。占据结构漏洞的节点是代理，它们以有限的重叠连接组-听起来就是您要找的。

NetworkX(如果我没记错的话，从2.0版开始)有Burt's constraint measure的实现。伯特说，如果一个节点具有较低的约束，那么它就占据了一个结构洞。1减去节点的约束分数似乎可以很好地突出显示社区之间的节点，尽管并非在所有情况下都是如此。

这里是代码。注意-计算约束需要一些时间！

fb = nx.read_edgelist("facebook_combined.txt")
pos_fb = nx.spring_layout(fb ,iterations = 100)

cons = nx.constraint(fb)

plt.figure(figsize=(15,10))
nsize = np.array ([1-v for v in cons.values()])

nsize = 10**(nsize+1)

nodes = nx.draw_networkx_nodes (fb , pos = pos_fb , node_color=nsize, cmap=plt.cm.coolwarm,
                                node_size = nsize)
edges = nx.draw_networkx_edges (fb , pos = pos_fb , 
                                alpha = .1)

plt.axis('off')