NetworkX는 파이썬으로 구현된 그래프 분석 라이브러리로서, 다양한 그래프 메트릭스를 지원합니다. 이번 포스트에서는 그래프 분석에 가장 널리 사용되는 몇 가지 그래프 메트릭스에 대해 상세히 설명하겠습니다.

1. Degree (정점 차수)

그래프의 각 정점별로 연결된 간선의 개수를 나타내는 메트릭스입니다. 이는 그래프의 구조를 파악하는 데에 매우 유용하며, 특히 중심성(Centrality) 분석에 자주 활용됩니다. NetworkX에서는 degree 함수를 통해 정점 별 degree 값을 확인할 수 있습니다.

import networkx as nx

# 그래프 생성
G = nx.Graph([(1, 2), (2, 3), (3, 4)])

# 정점 별 degree 값 확인
degree = dict(G.degree())
print(degree)

2. Betweenness Centrality (매개 중심성)

그래프 내에서 특정 정점이 다른 정점 간의 최단 경로를 지나가는 횟수를 나타내는 메트릭스입니다. 이는 그래프 내의 중요한 허브(Hub) 역할을 하는 정점을 찾는 데에 사용됩니다. NetworkX에서는 betweenness_centrality 함수를 통해 매개 중심성 값을 계산할 수 있습니다.

import networkx as nx

# 그래프 생성
G = nx.Graph([(1, 2), (2, 3), (3, 4)])

# 매개 중심성 값 계산
betweenness_centrality = nx.betweenness_centrality(G)
print(betweenness_centrality)

그 외에도 NetworkX에서는 closeness_centrality, eigenvector_centrality, pagerank 등 다양한 그래프 메트릭스를 지원하고 있습니다. 이러한 그래프 메트릭스를 활용하여 그래프의 구조와 내부 특성을 분석하고 이해할 수 있습니다.

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