计算节点介数，分析网络的个体的重要性

资 源 简 介

计算节点介数，分析网络的个体的重要性

详 情 说 明

节点介数（Betweenness Centrality）是网络分析中衡量节点重要性的关键指标之一。它反映的是特定节点在整个网络信息传递中的"桥梁"作用，通过统计所有节点对间经过该节点的最短路径比例来量化其承载的潜在流量。

核心逻辑： 最短路径扫描 对图中每一对节点执行最短路径计算（通常使用广度优先搜索（BFS）算法或Dijkstra算法），记录通过目标节点的路径数量。

累积求和 将所有节点对的最短路径中经过该节点的比例累加，最终值越高说明节点在网络中的中介作用越强。例如，交通枢纽或社交网络中的关键人通常具有高介数。

应用场景： 识别基础设施网络中的脆弱节点（如电网的关键变电站） 社交网络中挖掘信息传播的关键桥梁 生物网络中发现蛋白质交互的关键连接点

算法优化方向： 对于大规模网络，可通过采样部分节点对或使用并行计算（如Brandes算法）来降低O(n³)的时间复杂度。节点介数常与其他中心性指标（如度中心性、接近中心性）结合使用，全面评估节点影响力。