图计算:基于SparkGrpahX计算聚类系数

图计算:基于SparkGrpahX计算聚类系数

文章目录

  • 图计算:基于SparkGrpahX计算聚类系数
  • 一、什么是聚类系数
  • 二、基于SparkGraphX的聚类系数代码实现
  • 总结


一、什么是聚类系数

聚类系数(Clustering Coefficient)是图计算和网络分析中的一个重要概念,用于衡量网络中节点的局部聚集程度。它有助于理解网络中节点之间的紧密程度和网络的结构特性。

这是一种用来衡量图中节点聚类程度的指标。它主要衡量一个节点的邻居之间的连接程度,反映了图中局部的紧密性或群聚程度。聚类系数可以用来揭示网络中的社区结构和节点之间的关系。聚类系数适用于无向图,PageRank适用于有向图。

聚类系数的定义

二、基于SparkGraphX的聚类系数代码实现

基于SparkGraphX的聚类系数代码实现


总结

图计算:基于SparkGrpahX计算聚类系数_第1张图片

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