def populate_label(self): # 随机访问 visitSequence = random.sample(self._G.nodes(), len(self._G.nodes())) for i in visitSequence: node = self._G.nodes[i] label = node["label"] max_labels = self.get_max_neighbor_label(i) # 如果标签不在最大标签集中才更新，否则相同随机选取没有意义 if label not in max_labels: newLabel = random.choice(max_labels) node["label"] = newLabel这段代码什么意思

这段代码是为图中的每个节点随机分配一个标签(label)。具体来说，它首先随机生成一个节点访问序列(即"visitSequence")，然后按照该序列的顺序遍历所有节点。对于每个节点，它获取该节点的当前标签(label)和邻居节点中出现最多的标签集合(即"max_labels")。如果当前标签不在最大标签集合中，它会从最大标签集合中随机选择一个标签作为该节点的新标签(newLabel)，并将其更新到节点属性中。如果当前标签已经是邻居节点中出现最多的标签之一，则不进行任何更新。这段代码的目的是为了使得图中相邻的节点拥有相同的标签，从而增加它们之间的相似性和连通性。