边的邻里重叠率python

边的邻里重叠率（edge neighborhood overlap）是指两个节点之间邻居节点的重叠程度。在图论中，可以用来衡量社区结构的紧密程度。计算公式如下：

$$
\frac{|\Gamma(u) \cap \Gamma(v)|}{|\Gamma(u) \cup \Gamma(v)|}
$$

其中，$\Gamma(u)$ 表示节点 $u$ 的邻居节点集合，$|\cdot|$ 表示集合的大小。

以下是一个计算边的邻里重叠率的 Python 函数：

def edge_neighborhood_overlap(G, u, v):
    """
    计算图 G 中节点 u 和节点 v 之间的边的邻里重叠率。
    """
    neighbors_u = set(G.neighbors(u))
    neighbors_v = set(G.neighbors(v))
    intersection = neighbors_u.intersection(neighbors_v)
    union = neighbors_u.union(neighbors_v)
    return len(intersection) / len(union)

相关问题

邻里互助系统的技术路线

邻里互助系统的技术路线可以分为以下几个方面：

1. 前端技术：邻里互助系统的前端主要负责与用户的交互，包括页面设计、交互体验、数据展示等。常用的前端技术包括HTML、CSS、JavaScript等。

2. 后端技术：邻里互助系统的后端主要负责数据的存储与处理，包括用户数据、邻里互助信息、交易记录等。常用的后端技术包括Java、Python、PHP等。

3. 数据库技术：邻里互助系统需要使用数据库来存储用户数据、邻里互助信息、交易记录等。常用的数据库技术包括MySQL、MongoDB、Redis等。

4. 云计算技术：邻里互助系统需要使用云计算技术来实现高可用性、高并发性、弹性扩展等。常用的云计算技术包括AWS、阿里云、腾讯云等。

5. 数据分析技术：邻里互助系统需要使用数据分析技术来分析用户数据和交易数据，以便优化系统性能和提升用户体验。常用的数据分析技术包括Hadoop、Spark、Tableau等。

以上是邻里互助系统的技术路线的几个方面，当然具体的实现细节还需要根据系统的具体需求来进行调整。

邻里互助系统数据流程图

邻里互助系统的数据流程图如下所示：

1. 用户注册和登录：用户在注册页面填写个人信息并提交，系统将信息保存到数据库中。用户登录时，输入用户名和密码，系统验证用户信息并允许访问系统。

2. 发布帮助信息：用户可以在系统中发布帮助信息，包括需求类型、帮助内容、联系方式等。系统将信息保存到数据库中，并根据需求类型将信息分类。

3. 查看帮助信息：其他用户可以查看已发布的帮助信息，包括需求类型、帮助内容、联系方式等。用户可以根据需求类型进行筛选和搜索。

4. 响应帮助信息：其他用户可以响应已发布的帮助信息，提供帮助并留下联系方式。系统将响应信息保存到数据库中，并通知需求方。

5. 邻里互助交流：需求方和响应方可以通过系统进行沟通，商定具体的帮助事宜、时间和地点等。

6. 完成帮助任务：需求方和响应方在完成帮助任务后，在系统中确认任务完成。系统将任务状态更新为已完成，并通知双方。

7. 用户评价：任务完成后，系统会要求双方进行评价，评价内容包括帮助效果、服务态度等。

8. 数据统计和分析：系统将对已发布的帮助信息和完成的任务数据进行统计和分析，以便优化系统功能和服务。