复杂网络中的群聚系数的算法源

资 源 简 介

复杂网络中的群聚系数的算法源

详 情 说 明

群聚系数是复杂网络分析中的重要指标，用于衡量网络中节点之间的聚集程度。在社交网络中，它反映了朋友圈子的紧密性；在生物网络中，则可能揭示蛋白质交互的模块化特征。MATLAB作为科学计算常用工具，非常适合实现这类网络分析算法。

群聚系数的计算通常分为局部和全局两种： 局部群聚系数针对单个节点，计算其邻居之间实际存在的边数与可能的最大边数之比 全局群聚系数则通过三元闭包数量评估整个网络的聚集性

算法实现的核心步骤包含： 邻接矩阵处理：将网络结构转化为矩阵表示 邻居节点遍历：对每个节点找出其一阶邻居集合 三角形计数：统计邻居节点间实际存在的连接边 归一化计算：根据节点度数值进行系数标准化

该算法在社交网络分析、交通网络优化等领域有广泛应用，MATLAB的矩阵运算优势可以高效处理这些计算。对于大规模网络，可采用稀疏矩阵存储优化性能。