disparity_filter 使用图，基于多尺度骨干网，在Python中实现差异过滤器： “提取复杂加权网络的多尺度主干” M.ÁngelesSerrano，MariánBoguña，Alessandro Vespignani 视差过滤器通过考虑系统中所有尺度下的相关边缘，利用权重之间的局部异质性和局部相关性来提取网络主干。 只要该方法的强度相对于边缘入射到的两个节点中至少一个节点的均匀随机性的零假设在统计学上不兼容，该方法就保留该边缘，这确保了不会忽略强度方面小的节点。 结果，视差过滤器减少了原始网络中的边缘数量，同时显着保持了几乎所有的权重和很大一部分节点。 同样，该过滤器保留了度数分布的截止点，权重分布的形式和聚类系数。 该项目类似于，尽管提供的功能与以下各项不同： 实施细节 如果您不熟悉多尺度骨干分析，可以将其视为类似于在图形边缘而不是其节点上计算出的中心性。 换句话