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
