gephi社会网络分析是一个数据可视化處理软件其中有很多对数据分析的统计算法，对于很多数据分析算法都有实现那么就来看看其中的一些统计方法：

计算每个节点的度，并统计相同度的节点数量

平均度：  有向图： 所有点的度数总和/节点数*2    无向图： 所有点的度数总和/节点数

在图上能够看出每个度所占的百分比，能够看到每种度用不同颜色标示

通过这个可以看出哪些节点的度高反应出连接他的点就多，就越关键

有向图： 取得每个点的边如果该边的源为该节点，那么该边的权重为加权出度反之亦然。计算出每个点的加权出度入度和度

其实平均度是平均加权度的一个特例，平均度的每条边的权重为1

加权度为加权出度和入度的总和

计算同样入度出度的节点个数

无向图： 取得每个点的边将边的权重求和，即为该点的加权度

平均加权度：　有向图：加权度总和／２＊节点数    无向图： 加权度总和／节点数

无向图：   边数*2 / （节点数*节点数-节点数）

有向图：   边数 / （节点数*节点数-节点数）

大概理解：  （节点数*节点数-节点数） 这个计算出最多的连接边数(不包含连自己)    用实际边数除以朂大可能边数，即为密度 结果越大表示图中节点连接越紧密

authority:  每个节点入度的比值。 简单的就是总的节点的入度和，除以该节点入度和提现节点重要性，或者页面的重要性被链接的多，说明入度多就跟重要

计算每个引入（指向该节点）该节点（有入度的节点）的节點的hub(初始为1)总和，用该值除以所有点的authority值

计算每个引入（指向该节点）该节点（有出度的节点）的节点的 authority (初始为1)总和用该值除以所有点嘚 hub 值

一种聚类算法，后续补充。