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\ine}\frac{\sigma(s,t|v)}{\sigma(s,t)}cB​(e)=s,t∈e∑​

介绍BetweennessCentrality、DegreeCentrality和ClosenessCentrality在复杂网络分析中，中心性指标是研究网络节点重要性的重要工具之一。本篇博客介绍了三种常用的中心性指标：BetweennessCentrality、DegreeCentrality和ClosenessCentrality。BetweennessCentralityBetweennessCentrality是一个节点穿越网络最短路径数量的度量。如果一个节点在所有节点对之间的最短路径上，那么它将具有更高的BetweennessCentrality值。这意味着，该节点在网络中扮演着“桥

1、概念介数在介绍这种中心度之前先来了解什么叫介数（Betweenness）。介数通常分为边介数和节点介数两种，其中节点介数定义为网络中所有最短路径中经过该节点的路径的数目占最短路径数的比例。边介数定义为网络中所有最短路径中经过该边的路径的数目占最短路径数的比例。介数反映了相应的节点或者边在整个网络中的作用和影响力，是一个重要的全局几何量，具有很强的现实意义。例如，在社会关系网或技术网络中，介数的分布特征反映了不同人员、资源和技术在相应生产关系中的地位，这对于发现和保护关键资源、技术和人才具有重要意义。定义介数中心度（BetweennessCentrality）最早在1977年被Freeman

我想知道如何找到用户帐户之间有趣的关系，例如，根据用户与他人的联系，联系最紧密或最有值(value)的用户。下面是我使用的两个表。一个拥有所有用户，另一个拥有他们关注的用户的key。User{id,name}Follows{user_id->user.id,following_id->user.id}我在寻找什么类型的算法？假设不重要的人很少或没有追随者，我如何才能找到图表中心的人？我认为他们很重要，因为他们有重要的人追随他们。更新正如David和Steve所指出的，给定节点的距离有多近、哪些节点形成子社区以及哪些用户连接最紧密都是可以从此模式中提取的有用数据的示例。由于这种“跟随者”