網絡群集系數

無論是在微博、微信還是抖音上，都有數不清的自媒體大號，各行各業都有擁有成百上千萬“粉絲”的自媒體大號。網絡上的一個自媒體大號就是一個網絡集群。網絡中存在的內部聯系緊密、外部較松散的群體被稱為集群（clustering）。我們熟悉社會關系網絡中的“物以類聚、人以群分”的現象，而網絡上的社區、圈子等是這種現象的網絡化表達。網絡群聚效應就是真實世界在網絡虛擬世界的投射，由于不同節點的度數不同，同一網絡圖中不同局部的連線或稠密或稀疏，差別很大，社區、朋友圈等是典型的網絡群聚效應。這種現象被稱為網絡的群聚性，反映的是大規模系統中組分的局部聚集傾向和大集團形態。網絡群聚效應深刻地影響著網絡信息傳播。在統計物理學和網絡分析中，科學家把將個體與相互作用直接抽象為頂點與邊的系統稱為網絡。網絡的擇優連線是網絡圈子形成的機制，節點之間邊線的這種傾向性選擇，代表一種整合機制，在演化中扮演重要角色。由于節點和邊之間存在不同的連接方式，具有不同的拓撲結構并且可以有非常不同的特性和行為，因而需要用不同的數學模型來描述。網絡中節點之間的關系往往是不對稱的。群集系數（clustering coefficient）的概念用來刻畫所關心的某個節點及它的直接鄰居節點之間互相連接的稠密程度。網絡群體的形成和規模可以通過網絡的群集系統來衡量。我們熟悉的門戶網站就具有非常高的群集系數。在一般意義上，社區結構是大規模網絡中普遍存在的基本結構，即一個網絡是由大量內部連接“緊密”、外部連接“稀疏”的子團組成，這些具有統計顯著性的子團構成了一個網絡的社區結構。