Networking NetLogo：邻居和特征向量

我想计算海龟的邻域和邻域，找到一种计算特征向量中心度的方法。因为我无法获得NW:extensions工作，我的教授也不能。我想自己建立一种方法。因为在第一轮演讲之前我没有那么多时间，所以我尽量数一数海龟的邻居和邻居。 我决定养一只乌龟，计算所有的邻居，然后把所有的邻居和邻居加起来。但是我的脑子被卡住了，不能让它工作。 设置邻居计数（链接邻居）

有人有什么想法吗？

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另外，最后一种使特征向量中心性起作用的方法将非常有用。

首先，我的主要建议是使NW起作用。我很乐意帮忙

除此之外，下面假设您使用的是无向网络。如果不是演员，请告诉我

您描述的方法的问题是，它会多次计算邻居的一些邻居。相反，您可以获取邻居的代理集，然后只需计算它：

to-report neighbors-of-neighbors
  report turtle-set [ link-neighbors ] of link-neighbors
end

然后，海龟0的

[count neights of neights]将给出海龟0的
邻居的邻居数

现在，有几点：

这将包括海龟本身，因为海龟始终是其链接邻居的链接邻居。如果您不想包含海龟本身，您可以在其中抛出一个
其他
：海龟0的
[计算其他邻居的邻居]

这不包括作为turtle 0的链接邻居但未链接到turtle 0的任何其他邻居的turtle。若要添加IN，您可以考虑这样的过程：

to-report turtles-in-link-radius [ n ]
  let result turtle-set self
  repeat n [
    set result (turtle-set result [ link-neighbors ] of result)
  ]
  report result
end

然后可以使用它，例如：
[count turtle in link radius 2]的turtle 0
来计算距离turtle 0最多2跳的所有turtle。这位记者的行为与之相同，但速度要慢得多

现在，我首先注意到你的想法会数数几次海龟。假设你对特征向量中心感兴趣，也许这就是你想要的。在这种情况下，您可以这样做：
[sum[count link neighbories]of link neighbories]of turtle 0
来获得它，而不必为turtles自己的链接而烦恼。也就是说，如果你使用海龟自己的，你实际上可以计算特征向量中心度本身：

turtles-own [
  ...
  next-ec ;; helper variable for iteratively computing eigenvector-centrality
  eigenvector-centrality
  ...
]

to calculate-eigenvector-centralities
  ask turtles [
    set eigenvector-centrality 1
  ]
  repeat 100 [  ;; the higher this number, the more accurate the value. NW uses 100
    ask turtles [
      set next-ec sum [ eigenvector-centrality ] of link-neighbors
    ]
    let max-ec max [ next-ec ] of turtles
    ask turtles [
      set eigenvector-centrality next-ec / max-ec ;; normalize
    ]
  ]
end

调用
计算特征向量中心
计算所有海龟的特征向量中心。海龟的特征向量中心度将存储在
特征向量中心度中。请注意，此代码不适用于断开连接的网络：每个组件都必须独立进行规范化，这是NW所做的，但在NetLogo中，如果不使用NW，则无法轻松做到这一点。
首先，我的主要建议是让NW正常工作。我很乐意帮忙

除此之外，下面假设您使用的是无向网络。如果不是演员，请告诉我

您描述的方法的问题是，它会多次计算邻居的一些邻居。相反，您可以获取邻居的代理集，然后只需计算它：

to-report neighbors-of-neighbors
  report turtle-set [ link-neighbors ] of link-neighbors
end

然后，海龟0的
[count neights of neights]将给出海龟0的
邻居的邻居数

现在，有几点：

这将包括海龟本身，因为海龟始终是其链接邻居的链接邻居。如果您不想包含海龟本身，您可以在其中抛出一个
其他
：海龟0的
[计算其他邻居的邻居]

这不包括作为turtle 0的链接邻居但未链接到turtle 0的任何其他邻居的turtle。若要添加IN，您可以考虑这样的过程：

to-report turtles-in-link-radius [ n ]
  let result turtle-set self
  repeat n [
    set result (turtle-set result [ link-neighbors ] of result)
  ]
  report result
end

然后可以使用它，例如：
[count turtle in link radius 2]的turtle 0
来计算距离turtle 0最多2跳的所有turtle。这位记者的行为与之相同，但速度要慢得多

现在，我首先注意到你的想法会数数几次海龟。假设你对特征向量中心感兴趣，也许这就是你想要的。在这种情况下，您可以这样做：
[sum[count link neighbories]of link neighbories]of turtle 0
来获得它，而不必为turtles自己的链接而烦恼。也就是说，如果你使用海龟自己的，你实际上可以计算特征向量中心度本身：

turtles-own [
  ...
  next-ec ;; helper variable for iteratively computing eigenvector-centrality
  eigenvector-centrality
  ...
]

to calculate-eigenvector-centralities
  ask turtles [
    set eigenvector-centrality 1
  ]
  repeat 100 [  ;; the higher this number, the more accurate the value. NW uses 100
    ask turtles [
      set next-ec sum [ eigenvector-centrality ] of link-neighbors
    ]
    let max-ec max [ next-ec ] of turtles
    ask turtles [
      set eigenvector-centrality next-ec / max-ec ;; normalize
    ]
  ]
end

调用
计算特征向量中心
计算所有海龟的特征向量中心。海龟的特征向量中心度将存储在
特征向量中心度中。请注意，此代码不适用于断开连接的网络：每个组件都必须独立地进行规范化，这是NW所做的，但在NetLogo中，如果不使用NW，则无法轻松做到这一点。
我是NW扩展的当前维护者。你有什么问题吗
nw：特征向量中心性
过去不适用于断开连接的网络，但在最新版本中应该可以正常工作。你看到的问题是什么？你使用的是什么版本的NetLogo？我是NW扩展的当前维护者。你有什么问题吗
nw：特征向量中心性
过去不适用于断开连接的网络，但在最新版本中应该可以正常工作。你看到的问题是什么？您使用的NetLogo版本是什么？