上一节课，讲了很多图的基本知识，
这一节课主要讲关于网络科学的知识，而复杂网络中，由于数据的特点，出现了各种各样的规律，这一节课，简要介绍了一下
- 度分布Degree distribution: P(k)
- 路径长度Path length: h
- 聚类系数Clustering coefficient: C
- 连通分量Connected components: s
(1)度分布的定义P(k);：选择一个结点，度为k的概率！
计算公式：
(2)路径长度h：
路径path：两两相邻节点进行连接后的路径
距离（最短距离，测地线）Distance (shortest path, geodesic)：最短路径
直径Diameter：最长路径
平均路径长度Average path length：
(3)聚类系数 clustering coefficient（针对无向图）
求聚类系数公式：
：是节点i的邻居之间的边数
：是节点i的邻居结点数
(4)连通分量
连通分量：可以通过一条路径连接任意两个顶点的最大集合
如何查找连通分量：
•从随机结点开始并执行广度优先搜索（BFS）
•标记BFS访问的节点
•如果访问了所有节点，则说明网络已连接
•否则，找到未访问的节点并重复BFS
后面又介绍幂律分布、小世界理论等等
未完待续
视频地址：【油管英字】CS224w 斯坦福图网络机器学习2019
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参考书籍：《网络科学导论》