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SNA指标和算法说明

度=出度+入度入度：进入顶点的边条数出度：离开顶点的边条数度：与顶点连接的边总条数顶点ID入度出度度数值111223363123421352246011701183039112100331120212112

简单群组的划分强相连群组：如果两个顶点有相互到达的路径，则这两个顶点划分在一个强相连群组中实际群组：非连通的各个子图组成实际群组桥接点：如果去掉某个顶点，则原图会划分成更多的实际群组/联通子图，这个顶点就是一个桥接点顶点ID强相连分群实际群组桥接点标志100020003000400050006210731081119411107111151012610

重要性指标/PageRankGoogle网页PageRank算法一个顶点的重要性分数值由所有链向它的顶点的重要性来决定，到一个顶点的通话相当于对该顶点分值增加。一个顶点的PageRank是由所有呼叫它的顶点的重要性经过递归算法得到的。一个有较多呼叫的顶点会有较高的等级，相反如果一个顶点没有任何呼叫的顶点，那么它没有等级。顶点ID重要性指标1016543072856251.0664560.1570.15801925100.15110.356125120.1925

PageRank计算方法—解方程设：u都为顶点F_u为u指向的顶点集合B_u为指向u的顶点集合N_u为集合F_u的元素个数c为一个正规化因子R(u)表示顶点u的PageRank值求所有顶点的PageRank要解线性方程组：可求得：c=1，令R(C)=0.4得到：R(A)=0.4R(B)=0.2

计算方法—迭代计算准备迭代关系式初始值为第1次迭代第2次迭代

中介中心度指标计算图中所有节点之间的最短路径某个顶点在这些路径中出现越多，中介中心度越高σst:从节点s到节点t的所有最短路径数σst(v):从节点s到节点t的所有最短路径中经过节点v的条数顶点ID中介性指标中介性规范值130.0272727210.00909091330.027272746.50.0590909580.0727273600700800910.00909091100011001200除以(n-1)(n-2)n为顶点数度量节点在图中位置重要性

基于中介中心度的分群组S1:也可以计算每条边的中介中心度S2:删除中介中心度值最大的边这样就可能增加实际相连的群组数如果符合群组数的要求，或者中介中心度的值小于一个阈值停止计算，划分群组否则回到S1迭代顶点ID基于中介性分群102031405062728292102112122

具有预先信息的扩散算法取Δt=1fi(t):节点vi在时刻t的状态值(vj,vi)表示从节点vj到vi的边α为整体扩散系数τi指示节点i是否有输出的边dj为节点的出度pji表示边(vj,vi)的扩散概率，扩散途径有区别，即边的权重wi表示顶点vi的扩散概率，也就是节点i的扩散积极性/活跃度pji和wi的取值在0和1之间扩散出去的影响力被影响的强度

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