社交网络算法

社交网络算法

1、应用场景

在社交网络中社区圈子的识别

基于好友关系为用户推荐商品或内容

社交网络中人物影响力的计算

信息在社交网络上的传播模型

虚假信息和机器人账号的识别

基于社交网络信息对股市的预测

互联网金融行业中的反欺诈模型

2、社交网络算法的分析指标

1）度（Degree）

连接点活跃性的度量；与点相连的边的数目。在有向图中，以顶点A为起点记为出度（out degree）OD(A),以顶点A为终点入度(In degree)ID（A），则顶点A的度为D(A) = OD(A) + ID(A)。

计算方法：

g = Graph([(0,1), (0,2), (2,3), (3,4), (4,2), (2,5), (5,0), (6,3), (5,6)])

g.degree()

 

ecount = g.ecount()#统计边的数目

vcount = g.vcount()#统计节点数目

maxdegree = g.maxdegree()#最大度值

 

2)紧密中心性（closness centrality）

节点V到达其他节点的难易程度，也就是到其他所有节点距离的平均值的倒数。