networkx - 测量图中节点的“远程性”

我在古老的 BBS 游戏“TradeWars 2002”中绘制了图表的所有边。有 1000 个节点。该图正式是有向图，尽管节点之间的大多数边都是无向的。该图是强连接的。

我在networkx. 我想使用 networkx 方法来识别网络中的“最远程”节点。不过，我不知道如何用图论术语来表达“最远程”。但是我的想法是当有人在其他两个任意节点之间传输时很少会碰到节点。在连接良好的节点的边缘，可能会有一串节点沿着一条终止的路径延伸出去。

我将我想象的节点 733 可视化。与其他连接更好的节点相比，不太可能有人意外偶然发现该节点。

我可以从 networkx 库中使用什么来量化一些“远程”的度量？

这是整个宇宙：

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但是我的想法是当有人在其他两个任意节点之间传输时很少会碰到节点。

正如@Joel 提到的，有许多中心性度量可用，并且它们之间通常存在很强的相关性，因此它们中的许多可能会或多或少地为您提供所需的东西。

话虽如此，我认为最能反映你直觉的中心性度量是基于随机游走的。其中一些计算成本相当高（尽管有关这方面的一些最新改进，请参阅本文），但幸运的是，特征向量中心性与随机游走者访问节点的频率之间存在很强的对应关系。

networkx 中的实现可通过networkx.algorithms.centrality.eigenvector_centrality.