拡散モデルのエージェントのネットワーク

Network of agents for diffusion model

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# オープンソースで学ぶ社会ネットワーク分析
# 第6章　バイラルへ！- 情報の拡散
# 拡散モデルのエージェントのネットワーク（図6-5）

import networkx as net
import matplotlib.pyplot as plot
import matplotlib.colors as colors
import random as r


class Person(object):
    def __init__(self, id):
        self.id = id
        self.i = r.random()
        self.a = self.i
        self.alpha = 0.8

    def __str__(self):
        return(str(self.id))

density = 0.9
g = net.Graph()

#Personオブジェクトのネットワークを作る
for i in range(10):
    p = Person(i)
    g.add_node(p)

#こうすると、単純なランダムグラフが作られ、すべてのノードペアは同じ確率で接続される
for x in g.nodes():
    for y in g.nodes():
        if r.random() <= density:
            g.add_edge(x, y)

#得られたグラフを描画し、値によってノードに色を塗る
col = [n.a for n in g.nodes()]
pos = net.spring_layout(g)
net.draw_networkx(g, pos=pos, node_color=col)
#plot.savefig('diffusion.png')
plot.show()