Python：求图的平均四面体聚类系数的有效方法？

Question

我知道标准的聚类系数（它是基于通过一个节点的实际三角形的数量，通过可能的三角形的数量）。我在寻找一个合适的方法来处理四面体（4节点完全子图/4团子图）。本质上，这又意味着，通过某个给定点，除以通过该点的可能四面体的数目，求出所有四面体的平均值。在

我查看了this和{a2}，想看看是否可以为我自己的案例进行复制，但是发现很难理解到底发生了什么（因为我对python/networkx比较陌生）。在

对于数千个节点，什么是有效的方法？在

Answer 1

对于单个节点，可以执行以下操作：

nb = G.subgraph(G.neighbors(N))
cc = 0 if len(nb) < 3 else 2 * sum(networkx.triangles(nb).values()) / (len(nb) * (len(nb)-1) * (len(nb)-2))

对于平均值，您可以使用集团枚举。我找不到如何只从networkx得到四面体，所以我们用itertools.groupby来过滤它们。然后我们只需计算每个节点在这个列表中出现的频率，规范化，取平均值，就这样了。在

^{pr2}$

样本输出：

1.0
0.000998169690313529