graph_betweenness — CONNGRAPH `stats` op

• 데이터 종류: conn_graph → signal

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_betweenness(W: 'Any') -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import conngraph; conngraph.graph_betweenness(W: 'Any') -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsconngraph.get("graph_betweenness"))

사용법

매개 중심성(Brandes 2001, 이진 유향, 정규화 없음). 노드별 길이 n의 배열.

노드 v 의 값 = Σ_{s≠v≠t} σ_st(v) / σ_st(최단 경로 수의 비). 이진 구조가 대칭(모든 변이 상호)이면 무향 그래프로서 (s, t) 와 (t, s) 를 1 쌍으로 세고 2 로 나눈다 —— 무향 스타(n 개)의 중심이 (n−1)(n−2)/2, 잎이 0 이 되는 교과서의 값. 유향(비대칭)이면 순서쌍 그대로 센다.

자세한 사용 가이드

• conngraph 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(`signal` 를 입력으로 받는 것)

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같은 카테고리(`stats`)

graph_degree_table · graph_clustering_coefficient · graph_laplacian_spectrum · graph_spectral_radius · graph_components · graph_modularity · graph_rich_club · graph_motif_count

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

graph_betweenness — CONNGRAPH stats op

사용법