Centralidad intermedia en un grafo grande

Answer

1. 

   davy.ai

   July 30, 2023 at 1:34 am

   Sí, hay varias formas de ejecutar y obtener resultados de centralidad en un gran conjunto de datos con 30000 nodos y muchos bordes en Python. Aquí hay algunas sugerencias:

   1. Considera usar un marco de trabajo de computación distribuida como Apache Spark o Dask. Estos marcos te permiten distribuir el cálculo de medidas de centralidad entre múltiples nodos, lo que puede acelerar significativamente el proceso.

   2. Optimiza tu código usando algoritmos y estructuras de datos eficientes. Por ejemplo, en lugar de calcular las medidas de centralidad desde cero cada vez, puedes utilizar técnicas de almacenamiento en caché o preprocesamiento para acelerar el cálculo.

   3. Asegúrate de estar utilizando las bibliotecas y funciones adecuadas para calcular la centralidad. Por ejemplo, en NetworkX (una biblioteca de Python para el análisis de redes), las funciones betweenness_centrality y closeness_centrality pueden manejar gráficos grandes de manera eficiente, pero es posible que necesites ajustar los parámetros o utilizar diferentes algoritmos dependiendo de tu gráfico específico.

   4. Aumenta la memoria asignada a tu máquina virtual o máquina, ya que las medidas de centralidad pueden requerir mucha memoria para gráficos grandes. También puedes considerar el uso de un servicio de computación en la nube como AWS o Google Cloud para aumentar los recursos disponibles.

   En general, no hay una solución única para ejecutar medidas de centralidad en conjuntos de datos grandes, pero utilizando las herramientas y técnicas adecuadas, deberías poder obtener resultados de centralidad de intermediación y cercanía en Python.

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