The latest news of Centrality, Tierion,SONM,IoT Chain

加密货币市场波动分析
本文分析了近期Centrality、Tierion等加密货币的价格波动情况,指出SONM表现不佳,而IoTChain则表现出剧烈波动的特点。通过这些案例探讨了加密货币市场的不确定性。

 

 

According to the graph from citicoins.com, the overall trend of centrality showed in the graph is rather volatile.Up to now(11:00 am Beijing), the price of Centrality per unit fell to $0.247502 USD.

 

 

 

It seems that the sickness can be contagious, for during the past few hours(from12:00am May 21th to 08:00am May22th), the price of Tierion plunge from$0.101738 to$ 0.094565

 

 

 

When it comes to SONM, it seem that SONM becomes the sick man of cryto-universe, for all the three data, market cap, price and trading volume from the second half of May has drop and then maintain at a relatively low level.

 

 

 

 

If we consider SONM as the sick man of cryto-universe,then IoT Chain is obviously the drama queen, for it showed a stunning, steep change within the time range of12:00am May 21th to now. According to data from citicoins.com the peak price of IoT Chain on the graph is $1.24, and is $1.14 at low.


 

 

### 中心性的定义及其重要性 中心性 (Centrality) 是图论和网络分析中的一个重要概念,用于衡量节点在网络结构中的相对重要程度。不同的中心性度量方法可以揭示不同类型的节点特征。 #### 度中心性(Degree Centrality) 最简单的中心性指标是度中心性,它表示一个节点直接连接到其他多少个节点。对于无向图而言,就是该节点的邻接边数;而对于有向图,则分为入度(指向该节点的边数量)和出度(从该节点发出的边数量)。这有助于识别社交网络中最活跃的人或是交通网络里的交通枢纽[^1]。 ```python import networkx as nx G = nx.Graph() edges = [(0, 1), (0, 2), (1, 3)] G.add_edges_from(edges) degree_centrality = nx.degree_centrality(G) print(degree_centrality) ``` #### 接近中心性(Closeness Centrality) 接近中心性反映了某个顶点到达其它所有顶点平均路径长度的程度。具有高接近中心性的节点能够快速访问整个网络内的大部分区域,在信息传播过程中扮演着至关重要的角色。例如,在疾病防控研究中,这些位置上的个体可能成为有效的疫苗接种对象。 ```python closeness_centrality = nx.closeness_centrality(G) print(closeness_centrality) ``` #### 中介中心性(Betweenness Centrality) 中介中心性用来评估某结点作为桥梁的能力——即有多少条最短路径会经过此节点来连接另外两组不相连的部分。这类节点往往控制着资源流动的方向并影响决策过程,因此在组织管理学里特别受到重视。 ```python betweenness_centrality = nx.betweenness_centrality(G) print(betweenness_centrality) ``` #### 特征向量中心性(Eigenvector Centrality) 除了考虑单个节点自身的连通情况外,有时还需要关注其邻居的重要性。此时可采用特征向量中心性来进行量化描述。如果一个节点与许多本身也很重要的节点相联,则它的得分也会相应提高。这种方法广泛应用于搜索引擎排名算法当中。 ```python eigenvector_centrality = nx.eigenvector_centrality(G) print(eigenvector_centrality) ``` 通过上述几种常见的中心性测量方式可以看出,每种方法都有各自的特点以及适用场景。理解它们可以帮助更好地解析复杂系统的内部运作机制,并为实际问题提供解决方案。
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