Graph 如何计算加权网络中的邻域重叠？

如何计算加权图中两个节点（I，j）之间的邻域重叠

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“…我们将连接A和B的边的邻域重叠定义为比率：（同时是A和B的邻居的节点数）/（至少是A或B中一个邻居的节点数），其中在分母中，我们不计算A或B本身（即使A是B的邻居，B是A的邻居）。”

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networkx

有一个内置函数，用于查找图形中两个节点的公共邻居：。现在我们只需要找到与A或B相邻的节点数

| N(u) ⋃ N(v) | = |N(u)| + |N(v)| - | N(u) ⋂ N(v)|

其中

N（u）

是

u

的邻域集。因为我们在分母中不计算A或B，所以我们需要从

|N（u）中减去2⋃ N（v）|

def邻域重叠（g，u，v）：
n_公共_nbrs=len（集合（nx.公共_邻域（g，u，v）））
n_join_nbrs=g.degree（u）+g.degree（v）-n_common_nbrs-2
返回n_普通编号/n_加入编号

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但是，您仍然需要确定分母为0时会发生什么情况，即当节点A和B构成图形的连接组件时。

我知道问题的标签是

networkx

，但由于这是Google上第一个弹出的东西，因此在

igraph

上，函数将是

neighborhood_overlap <- function(g, node1, node2)
{
  nh1 = neighborhood(graph=g, order=1, nodes=node1)[[1]]
  nh2 = neighborhood(graph=g, order=1, nodes=node2)[[1]]
  common = intersect(nh1, nh2)
  commonl = length(common)
  # | N(u) ⋃ N(v) | = |N(u)| + |N(v)| - | N(u) ⋂ N(v)|
  union = degree(net_vc, v=node1) + degree(net_vc, v=node2) - commonl - 2
  return(commonl/union)
}

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邻域重叠什么是邻域重叠？到目前为止，您尝试了什么？”…我们将连接A和B的边的邻域重叠定义为比率：（同时是A和B的邻居的节点数）/（至少是A或B中一个邻居的节点数），其中在分母中，我们不计算A或B本身（即使A是B的邻居，B是A的邻居）."