1、图结构：是研究数据元素之间的多对多的关系。在这种结构中，任意两个元素之间可能存在关系。即结点之间的关系可以是任意的，图中任意元素之间都可能相关。
注意：任何非连续事物之间的关系都可以用网络来表示
2、图相关的概念和术语
（1）节点与边
（2）无向图和有向图
（3）Co-occurrence网络图与相关性网络图 （两个矩阵的相关性）
权：图中的边或弧上有附加的数量信息，这种可反映边或弧的某种特征的数据成为权。
网：图上的边或弧带权则称为网。可分为有向网和无向网。
度：在无向图中，与顶点v关联的边的条数成为顶点v的度。有向图中，则以顶点v为弧尾的弧的条数成为顶点v的出度，以顶点v为弧头的弧的条数成为顶点v的入度，而顶点v的度=出度+入度。图中各点度数之和是边（或弧）的条数的2倍。
3、图的度量
（1）节点数（Nodes）： 节点的个数。
（2）边数（Edges）：边或连接的个数。
（3）平均度（Average degree）： 表示每个节点连接边的平均数，如果络图是无向图，平均度的计算为 2*edges/nodes。
（4）平均路径长度（Average network distance）： 任意两个节点之间的距离的平均值。 反映网络中各个节点间的分离程度。 值越小代表网络中节点的连接度越大。
（5）模块化指数（Modularity index）： 衡量了网络图结构的模块化程度。一般>0.44 就说明该网络图达到了一定的模块化程度 。
（6）聚类系数（Clustering coefficient）： 和平均路径长度一起，能够展示所谓的‘小世界’效应，从而给出一些节点聚类或抱团的总体迹象。网络的小世界特性指网络节点的平均路径小。
（7）网络直径（Diameter）： 网络图直径最大测量长度，即任意两点都有 1 个最短距离，这些最短距离之中的最大值即为该网络图直径。
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