python作者共现并计算节点指标

要实现共现分析并计算节点指标，可以使用Python中的网络分析库NetworkX。以下是一个简单的示例代码：

import networkx as nx

# 构建共现图
G = nx.Graph()
with open('file.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        words = line.strip().split()
        for i in range(len(words)):
            for j in range(i+1, len(words)):
                if G.has_edge(words[i], words[j]):
                    G[words[i]][words[j]]['weight'] += 1
                else:
                    G.add_edge(words[i], words[j], weight=1)

# 计算节点指标
degree_centrality = nx.degree_centrality(G)
closeness_centrality = nx.closeness_centrality(G)
betweenness_centrality = nx.betweenness_centrality(G)

# 输出结果
print("Degree centrality:")
print(degree_centrality)
print("Closeness centrality:")
print(closeness_centrality)
print("Betweenness centrality:")
print(betweenness_centrality)

其中，'file.txt'是包含文本数据的文件名。在构建共现图时，我们首先读取文件中的每一行，并将每个单词作为节点添加到图中。然后，对于每一行中的任意两个单词，我们在它们之间添加一条边，并设置边的权重为它们在文本中出现的次数。最后，我们使用三种常见的节点指标来计算每个节点的重要性：度中心性、接近中心性和介数中心性。