🌟聚类系数（Clustering Coefficient）计算💡
发布时间：2025-03-18 23:08:33来源：
在复杂网络的研究中，聚类系数是一个非常重要的指标，它用于衡量节点间连接的紧密程度。简单来说，就是考察一个节点的朋友圈是否也彼此熟悉。✨
假设我们有一个社交网络，每个用户是节点，朋友关系是边。如果A认识B和C，而B和C之间也有联系，那么这个三角形就代表了较高的聚类系数。🌐 这种现象在生活中很常见，比如你的好友之间可能也是好友。
计算聚类系数时，我们需要统计所有可能的三角形数量，并与实际存在的三角形数量进行对比。公式为：
\[ C = \frac{3 \times \text{实际三角形数}}{\text{节点度数} \times (\text{节点度数}-1)} \]
通过这种方式，我们可以发现哪些群体内部联系更紧密，从而帮助优化网络结构或分析社区特性。🎯 无论是研究人际关系还是互联网架构，聚类系数都能提供宝贵的见解！🌐✨
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