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`pgr_betweennessCentrality` - 实验性¶

pgr_betweennessCentrality - 使用布兰德斯算法计算相对中心度

可用性

版本 3.7.0
- 新实验性功能。

描述¶

Brandes 算法利用稀疏图来评估所有顶点的中心度得分。

Betweenness centrality（介数中心性）衡量的是一个顶点在所有其他顶点对之间的最短路径中的重要性。具有较高介数中心性得分的顶点，通常能够对网络产生显著的影响，因为它们控制了通过它们的最短路径。

这些顶点的移除会影响网络，因为大多数顶点之间的最短路径都经过它们，从而破坏了网络的连接性。

该实现适用于directed 和undirected。

运行时间: $T h e t a (V E)$
运行空间: $Θ (V E)$
当图形中没有边时抛出

Boost 图内部

签名¶

总结

pgr_betweennessCentrality(Edges SQL, [directed])

返回 (vid, centrality) 的集合

示例:: 对于带边的directed graph:math:{1, 2, 3, 4}.

SELECT * FROM pgr_betweennessCentrality(
'SELECT id, source, target, cost, reverse_cost
FROM edges where id < 5'
) ORDER BY vid;
 vid | centrality
-----+------------
   5 |          0
   6 |        0.5
   7 |          0
  10 |       0.25
  15 |          0
(5 rows)

说明

介数中心性值位于括号内。
叶子节点的介数中心性为 $0$ 。
顶点 $6$ 的间隔中心度高于顶点 $10$ 的间隔中心度。
- 移除顶点 $6$ 将创建三个图形组件。
- 移除节点 $10$ 将会产生两个图形组件。

digraph G {
5, 7, 15 [shape=circle;style=filled;width=.5;color=deepskyblue;fontsize=8;fixedsize=true;];
6, 10 [shape=circle;style=filled;width=.5;color=green;fontsize=8;fixedsize=true;];
5 [pos="0,0!";label="5 (0)"];
6 [pos="0,1!"label="6 (0.5)"];
7 [pos="0,2!"label="7 (0)"];
10 [pos="1,1!"label="10 (0.25)"];
15 [pos="2,1!"label="15 (0)"];
5 -> 6 [dir=both;label="1 "];
6->7 [dir=both;label="4 "];
10->6 [label="3"];
15->10 [label="4"];
}

参数¶

参数	类型	默认	描述
Edges SQL	`TEXT`		Edges SQL 如下所述。

可选参数¶

列	类型	默认	描述
`directed`	`BOOLEAN`	`true`	当 `true` 时，该图被视为有有向如果为 `false` ，则该图被视为无向。

内部查询¶

Edges SQL¶

列	类型	默认	描述
`source`	ANY-INTEGER		边的第一个端点顶点的标识符。
`target`	ANY-INTEGER		边的第二个端点顶点的标识符。
`cost`	ANY-NUMERICAL		edge (`source`, `target`)的权重
`reverse_cost`	ANY-NUMERICAL	-1	边(`target`, `source`)的权重当为负时：edge (`target`, `source`) 不存在，因此它不是图的一部分。

其中：

ANY-INTEGER:: SMALLINT, INTEGER, BIGINT
ANY-NUMERICAL:: SMALLINT, INTEGER, BIGINT, REAL, FLOAT

结果列¶

列	类型	描述
`vid`	`BIGINT`	顶点的标识符。
`capacity`	`FLOAT`	该节点的相对介数中心性得分（范围为 [0,1]）

另请参阅¶

索引和表格

pgr_betweennessCentrality - 实验性¶

描述¶

签名¶

参数¶