approximate_current_flow_betweenness_centrality#

approximate_current_flow_betweenness_centrality(G, normalized=True, weight=None, dtype=<class 'float'>, solver='full', epsilon=0.5, kmax=10000, seed=None)[source]#

计算节点的近似电流介数中心性。

在绝对误差为epsilon的情况下，以高概率近似电流介数中心性 [1]。

Parameters:

G图: 一个NetworkX图
normalizedbool, 可选 (默认=True): 如果为True，介数值通过2/[(n-1)(n-2)]进行归一化，其中n是G中的节点数。
weightstring 或 None, 可选 (默认=None): 用作边权重的边数据键。如果为None，则每条边的权重为1。权重反映了边的容量或强度。
dtype数据类型 (float): 内部矩阵的默认数据类型。设置为np.float32以降低内存消耗。
solverstring (默认=’full’): 用于计算流矩阵的线性求解器类型。选项包括”full”（使用最多内存），”lu”（推荐），和”cg”（使用最少内存）。
epsilon: float: 绝对误差容限。
kmax: int: 用于近似的最大样本节点对数。
seedinteger, random_state, 或 None (默认): 随机数生成状态的指示器。参见 Randomness 。

Returns:

nodesdictionary: 包含节点及其介数中心性值的字典。