5. 衡量网络的指标

聚类系数Clustering Coefficient

print networkx.clustering(g,\"Nodename\")#一个点的聚类系数
print networkx.clustering(g,with_labels= True\")#全网所有点的聚类系数
ccs = networkx.clustering(g)#全网聚类系数
print sum(ccs)/len(ccs)

中心度centrality
用来测量节点重要性，流行程度…
度中心度degree centrality
指的是该点的度数，即与该点直接相连的点的个数。在无向图中是点的度数，在有向图中是点入度和点出度之和。
意义：分析节点直接影响力，如：考察此人的直接关系。度中心度高的点，可以作为Hub点

dc = networkx.degree_centrality(g)
print sorted(dc.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)

中间中心度 betweenness centrality
一个图的直径是所有点之间最长的最短路径。
在连接中心度，我们需要寻找一个点，这个点出现在很多点的最短路径中。出现的次数越多，连接中心性越高。这样的点，可以作为一个桥梁作用。
意义：分析该节点对网络信息流动的影响，如：考察此人的社交能力或对于社会网络中信息流动的影响力。

bc = networkx.betweenness_centrality(g)
print sorted(bc.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)

Anyway, 上面的方法基本测过，any questions, you can contact me gsmtoday@qq.com

python network

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5. 衡量网络的指标

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