我们构建了一个图，并从源节点到汇节点进行了 n=100 次随机游走。图中的边被加权以反映节点之间的关联。我们的目标是评估这些随机游走中每个节点与汇聚节点的接近程度。最初，我们考虑了一种根据行走长度标准化每个节点位置的简单方法。例如，如果一条路径从初始源节点到节点 A，然后到节点 B，最后到汇聚节点，总路径长度为 4，则节点 A 的值为 2/4，节点 B 的值为 2/4。将被分配 3/4，而接收器将为 1。是否有更好的方法来做到这一点（即通过某种中心性/紧密度标准化方法）？我们最终要计算节点重要性值。
我们尚未在代码中实现这一点。
目标是评估这些随机游走中每个节点与汇聚节点的接近程度。
Loop over the nodes, except 'sink'
Find shortest path from sink to node ( breadth first search )
Assign reciprocal of path length as node "importance"