adamic_adar_scores

Adamic Adar 分数是一种用来度量网络中两个节点之间的相似性的指标。它的计算方式是将两个节点共同邻居的对数与权重之和相加。权重通常是指邻居节点的度数的倒数。

具体来说，对于网络中的节点 i 和 j，Adamic Adar 分数计算公式为：

Score(i, j) = ∑ (1/ log(d(z))) where z is common neighbour of i and j

简单来说就是将i,j 之间的公共邻居组成的集合取出，然后对集合中每个公共邻居除以这个公共邻居的度数的对数，最后将这些值相加就是Adam Adar分数。

这个指标可以用来评估网络中节点间的相似性，如在推荐系统、社交网络分析等领域应用.

相关问题

网络中一对节点的adamic_adar_scores越大越有可能有边吗

是的，Adamic-Adar Score 是一种度量两个节点间共同邻居密度的方法。如果两个节点间的 Adamic-Adar Score 较大，则说明它们间的共同邻居较多，因此它们间可能有边。然而，需要注意的是 Adamic-Adar Score 只是一种度量两个节点间共同邻居密度的方法，并不能确定它们间是否有边。

python怎样计算Adamic Adar

### 回答1：
在 Python 中计算 Adamic-Adar 指数可以使用 NetworkX 库中提供的方法。首先，需要使用 NetworkX 库中的 `Graph` 类建立一个图。然后可以使用 `adamic_adar_index()` 方法来计算 Adamic-Adar 指数。

import networkx as nx

G = nx.Graph()
# add edges to the graph
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(1, 3)

# calculate Adamic-Adar index
adamic_adar = nx.adamic_adar_index(G, [(1, 2), (1, 3)])

# iterate over the result to print out the scores
for u, v, p in adamic_adar:
    print("(%d, %d) %.8f" % (u, v, p))

上面代码中，`G` 为建立的图，可以通过 `add_edge()` 方法来添加边。`nx.adamic_adar_index(G, [(1, 2), (1, 3)])` 中，G 是要求 AA 指数的图，后面的 [(1, 2), (1, 3)] 是图中需要计算 AA 指数的边的元组。这个方法会返回一个迭代器，其中包含每一条边的 AA 指数。

### 回答2：
Adamic Adar 是一种用于评估两个节点之间的相似度的指标，它基于两个节点在网络中共享的邻居节点数量和邻居节点的度数来计算。

首先，我们需要找出两个节点的邻居节点，也就是与这两个节点直接相连的节点。然后，对于每个共享的邻居节点，我们计算该邻居节点的度数的倒数，并将所有倒数值相加。

具体的计算步骤如下：
- 找出两个节点的邻居节点。
- 对于每个共享的邻居节点：
- 计算该邻居节点的度数的倒数。
- 将倒数值累加到一个总和中。
- 返回总和作为两个节点之间的Adamic Adar相似度值。

以下是一个用Python实现Adamic Adar计算的示例代码：

import networkx as nx

# 创建一个示例图
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4), (3, 5), (4, 5)])

# 计算节点1和节点2之间的Adamic Adar相似度
node1 = 1
node2 = 2

# 获取节点1和节点2的共享邻居节点
shared_neighbors = list(nx.common_neighbors(G, node1, node2))

# 计算共享邻居节点的度数的倒数并累加
adamic_adar = 0
for neighbor in shared_neighbors:
    degree = G.degree(neighbor)
    adamic_adar += 1 / degree

# 输出结果
print("节点1和节点2之间的Adamic Adar相似度为：", adamic_adar)

在上面的示例中，我们使用了NetworkX库创建了一个带有6个节点和6条边的示例图。然后，我们计算了节点1和节点2之间的Adamic Adar相似度。运行代码后，输出结果应该为：
节点1和节点2之间的Adamic Adar相似度为： 1.5

这表示节点1和节点2之间的相似度比较高，因为它们共享了一些邻居节点，并且这些邻居节点的度数相对较高。

### 回答3：
Adamic-Adar指标是一种用于计算社交网络中节点之间相似度的算法，该算法根据节点之间共同邻居的重要性来评估它们之间的相似性。

Python中可以使用以下步骤计算Adamic-Adar指标：

1. 导入必要的库。首先，我们需要导入networkx库来处理图形网络，以及numpy库来处理数值计算。

2. 创建图形。使用networkx库中的Graph()函数创建一个图形对象。

3. 添加节点和边。使用图形对象的add_node()函数添加节点，并使用add_edge()函数添加边，以构建网络结构。

4. 计算共同邻居。使用networkx库中的common_neighbors()函数计算每对节点之间的共同邻居。共同邻居是指与两个节点均相连的其他节点。

5. 计算Adamic Adar指标。使用以下公式计算Adamic-Adar指标：

Adamic-Adar(i, j) = sum(1 / log(k))，其中k为每对节点(i, j)之间的共同邻居数量

我们可以通过迭代每一对节点，并为每对节点计算其共同邻居数来计算Adamic-Adar指标。

6. 输出结果。将计算得到的Adamic-Adar指标存储在一个字典或numpy数组中，并根据需要进行进一步处理或访问。

以上是使用Python计算Adamic-Adar指标的一般步骤。具体实现的代码会涉及更多细节，如图形的构建和节点/边的属性。