2024年3月15日发(作者：)
团聚系数af50
团聚系数（Clustering coefficient）是描述一个网络中节点间
连接紧密程度的指标，它通过度量一个节点及其邻居节点形成的闭合
三角形的数量来表征这种连接紧密程度。团聚系数是一个介于0到1
之间的值，越接近1表示网络中的节点越倾向于形成紧密的群集，而
越接近0则表示节点间的连接较为松散。在社交网络、信任网络、蛋
白质相互作用网络等领域，团聚系数被广泛应用于网络结构的研究中。
在一个无向图中，一个节点的团聚系数定义为该节点连接的邻居
节点间边的数量与邻居节点间可能存在的最大边数量的比值。具体计
算方法如下：
1.计算节点的度（即连接的边数）。
2.对于节点的每个邻居，计算邻居间可能存在的最大边数量。
3.计算节点连接的邻居节点间边的数量。
4.将步骤3中计算得到的数量除以步骤2中计算得到的数量，即
可得到节点的团聚系数。
团聚系数提供了一种度量网络结构紧密程度的方法。它反映了网
络中节点相互连通性、邻居节点的连接状态以及网络全局结构特征，
对于理解社交网络的社群结构、蛋白质相互作用网络中功能模块的组
织和信任网络中个体的信任传播等问题具有重要的意义。
团聚系数的计算方法可以用于分析网络的局部特征以及节点的邻
居节点与自身的连接情况。对于一个节点而言，其团聚系数越高，表
示其邻居节点间的连通性越强，即节点所在的局部区域越密集。而团
聚系数较低的节点可能表示其邻居节点之间的连接较为稀疏，存在一
定的隔离现象。通过计算整个网络的平均团聚系数，可以对网络全局
的连通性进行评估。平均团聚系数越高，表示网络中节点的整体连通
性越强，反之则表示网络的节点之间相对独立。
团聚系数还可以用于发现网络中的社群结构。在社交网络中，节
点间存在紧密的连接会形成社群，而节点的团聚系数可以作为社群结
构的一个指标。通过计算节点的团聚系数，可以找到那些具有相互紧
密连接的节点，并将它们划分为同一个社群。这对于社交网络分析、
推荐系统的构建等具有重要意义。
此外，团聚系数还可以应用于研究信任网络中个体的信任传播。
在信任网络中，节点之间的信任关系可以看作网络中的连接。通过计
算节点的团聚系数，可以分析信任关系的传播程度。具有较高团聚系
数的节点意味着它所连接的节点也存在较高的信任关系，从而进一步
揭示信任网络的整体结构。
综上所述，团聚系数是一个用于评估网络结构紧密程度的重要指
标，可以应用于社交网络、信任网络、蛋白质相互作用网络等领域。
通过计算节点的团聚系数，我们可以更好地理解和分析网络的局部特
征、全局连通性以及节点之间的连接情况。团聚系数的研究为我们提
供了一种更深入理解网络结构的方法，也为我们在社交网络分析、社
群发现、推荐系统构建以及信任网络研究等领域提供了有力的工具。
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