Python networkx中边介数中心子集的计算

在具有5个节点的简单图中，如下所示：

g=nx.Graph()
e=[(1,2),(1,3),(2,4),(2,5),(5,3)]
g.add_edges_from(e)

如果我运行

nx.edge\u betweenness\u centrality\u子集（g，[2]，[3]）

结果将是：

{(1, 2): 0.25, (1, 3): 0.25, (2, 4): 0.0, (2, 5): 0.25, (3, 5): 0.25}

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然而，根据定义，

（1,2）、（1,3）、（2,5）

和

（3,5）

的子集介数应为

0.5

，因为节点2（源）和3（目标）之间有两条最短路径，并且这些路径中的每一条都位于其中一条路径上，因此根据公式，它应为1/2。请帮助我了解结果。

看起来两条最短路径都有两条边长。您期望的0.5（2条路径中的1条）再次被分割（2条边中的1条），每条边的长度为0.25

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只是一个猜测。

这是一个已知的问题，引入了系数2

2.4版中正在更新文档，以解释计算内容。这张票在本周早些时候4点关门了，所以我希望它很快就会定稿

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另请参见

是，但等式是关于最短路径的数量（可能涉及2条以上的链路）