中心性是社交网络分析（SNA）中常用的概念，用来表达社交网络中的每个点或人与整个网络中的其他点或其他人之间的相关程度。聚类系数：衡量一个节点的邻居节点也相互连接的程度。聚类系数越大，网络中的小群体现象越严重；它反映了网络或节点的信息扩散能力。

最短路径：网络中两个节点i和j之间的最短路径是连接两个节点的边数最少的路径，也称为测地线路径。共同邻居（CN）：共同邻居越多，节点越相似。思路与杰卡德系数类似；复制文件名为gk，双击黄色后面的按钮，复制数据，保存File——另存为k。

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复制名为ga的文件，双击黄色后面的按钮，复制数据，另存为File——save as，另存为au。 Fast Unfolding算法/Louvain算法：基本思想是网络中的节点尝试遍历所有邻居的社区标签，选择使模块度增量最大化的社区标签，直到所有节点都无法通过改变社区标签来增加模块度。

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强连通子图：若图中任意一对顶点u、v，既存在从顶点u到顶点v的路径，又存在从顶点v到顶点u的路径。无向图中节点数最多的巨连通子图称为连通分量巨分量。在本地安装和配置Home Assistant智能家居系统，并远程管理内网智能设备。

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1) 与网络个体属性相关的指针1. 可达性是指一个节点可以连接到每个其他节点的难易程度。它可以用任意两个节点之间通信所需的连接数来表征，并以节点之间的连接数来衡量。平均距离（AverageDistance）表示。中心性算法中心性算法具有三个不同的指标，研究这三个指标可以回答三个不同的问题。

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图表或网络中的中心性：度中心性、介数中心性、接近性中心性、特征向量中心性、PageRank。社交网络分析（也称为复杂网络、社交网络、社交网络分析）是一门有趣的学科，诞生于数学图论、计算机科学和物理学的交叉点。

半局部中心性与度中心性的一阶邻居信息相比，半局部中心性考虑了节点的四阶邻居信息，因此其精度优于度中心性，计算复杂度也优于度中心性介数中心性。这些全球性别指标较低。

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