networkx k-core

算法地址: An O(m) Algorithm for Cores Decomposition of Networks. 论文的摘要中提到:

The structure of large networks can be revealed by partitioning them to smaller parts, which are easier to handle. One of such decompositions is based on k--cores, proposed in 1983 by Seidman. In the paper an efficient, O(m), m is the number of lines, algorithm for determining the cores decomposition of a given network is presented.

因此, 这是一种将图分解成若干部分的算法. 模块中相关的方法有:

1. nx.k_core(G, k=None, core_number=None)

作用: 返回图G的k-core, k-core是包含所有大于或等于度(degree)k的点组成的最大子图, 这里的度指的是入度+出度.

返回: 子图对应的Graph对象.

注意:

• 传入的图中不能有self loops或parallel edges.

• 度指的是最后得到的最大子图中所有点的度符合条件, 而不是指原图中结点的度, 否则就只是筛选问题了.

2. nx.k_shell(G, k=None, core_number=None)

与k_core相似, 但是k-shell是所有度恰好为k的点组成的子图, 而且是从k-core子图中得到的. 函数的参数, 返回形式与注意点都与k_core相似.

3. core_number(G)

作用: 返回每个点的core number. 每个点可能都对应若干个不同k大小的k-core, 某个点的core number指的就是这个点最大的k值.

返回: 返回值是字典类型, key是node, value是对应的k值.

关于k-core算法的使用可以参考这篇文章: NetworkX学习笔记 - 基本功能使用