centrality

Le calcul de l'intermédiarité prend trop de temps sur mon réseau, que puis-je faire ?

Optimisation de la Betweenness Centrality

La centralité d'intermédiarité (betweenness) requiert traditionnellement de calculer tous les plus courts chemins, ce qui est très gourmand en calculs. Pour obtenir une estimation rapide et fiable, utilisez le paramètre samplePercent. Il permet d'échantillonner un pourcentage spécifique de nœuds sources à partir duquel la centralité est évaluée, réduisant drastiquement les temps de traitement. Vous pouvez également activer le paramètre distributed sur True si vous disposez d'un environnement distribué.

Exemples pour l'action centrality

Calcul de la centralité de degré

Cet exemple calcule simplement le nombre de connexions directes pour chaque personne dans le réseau.

Analyse multi-métriques complète

Nous calculons ici simultanément le PageRank, l'intermédiarité (Betweenness) et le coefficient de clustering pour avoir une vue 360 du réseau.

Conseil de l'Expert
Ne cherchez pas la précision absolue. Sur des graphes massifs, l'intermédiarité est une mesure de structure globale : une estimation via samplePercent à 1% ou 5% fournit généralement un classement (ranking) des nœuds identique à 99% par rapport au calcul complet, pour une fraction du coût en CPU.
Leviers de performance pour les réseaux à grande échelle
  • Stratégie d'échantillonnage (Sampling) : L'utilisation de samplePercent transforme un calcul exact en une approximation de Brandes, réduisant linéairement le temps de calcul selon le ratio choisi.
  • Calcul Distribué (MPP) : L'activation de distributed=True permet de paralléliser le calcul des plus courts chemins sur tous les "worker nodes" de votre architecture Cloud Analytics Services (CAS).
  • Filtrage du Multi-Graphe : Utilisez le paramètre multigraph=False si votre réseau contient des liens redondants, afin d'éviter des itérations inutiles sur des chemins parallèles identiques.

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