有向图的current_flow_betweenness_centrality？

Question

我正在使用一个引文网络，我想计算在随机游走时，从网络中的任何其他节点访问网络中的给定节点的概率之和。我的理解是，中心性是一个与此概念类似的度量，但它似乎不适用于定向grpahs：

import networkx as nx
import pandas as pd
df = pd.read_csv(open("PATH TO CSV","rb"))

DG = nx.DiGraph()

DG.add_edges_from(zip(df.citing.values, df.cited.values))
largest_component = nx.weakly_connected_component_subgraphs(DG)[0]
random_walk = nx.current_flow_betweenness_centrality(largest_component)

作为结果，我得到：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/Library/Frameworks/EPD64.framework/Versions/7.3/lib/python2.7/site-packages/networkx/algorithms/centrality/current_flow_betweenness.py", line 223, in current_flow_betweenness_centrality
    'not defined for digraphs.')
networkx.exception.NetworkXError: ('current_flow_betweenness_centrality() ', 'not defined for digraphs.')

对于为什么会存在这种限制，有什么想法吗？

Answer 1

对于有向图，没有正式定义当前流之间的中心性。也许在您的情况下，您正在寻找其他中心性度量之一，如PageRank或度中心性？见analysis.html http://networkx.lanl.gov/reference/algorithms.centrality.html