在圖分析過程中有一部分指標在解讀圖的過程中是十分重要的，正確理解這些概念，對圖分析和理解網路具有很重要的意義。
學術上面對圖中常用指標的解釋如下：
度中心性（degree centrality）
是在網路分析中刻畫節點中心性（centrality）的最直接度量指標。乙個節點的節點度越大就意味著這個節點的度中心性越高，該節點在網路中就越重要。
接近中心性（closeness centrality）
反映在網路中某一節點與其他節點之間的接近程度。將乙個節點到所有其他節點的最短路徑距離的累加起來的倒數表示接近性中心性。即對於乙個節點，它距離其他節點越近，那麼它的接近性中心性越大。
中介中心性/中間中心性(between centrality)
以經過某個節點的最短路徑數目來刻畫節點重要性的指標。
特徵向量中心性（eigenvector centrality）
乙個節點的重要性既取決於其鄰居節點的數量（即該節點的度），也取決於其鄰居節點的重要性。
對於了解圖論的朋友而言，最短路這個概念一定不陌生。我們設想乙個實際生活中的場景，比如你要建乙個大型的娛樂商場，你可能會希望周圍的顧客到達這個商場的距離都可以盡可能地短。這個就涉及到接近中心性的概念，接近中心性的值為路徑長度的倒數。 接近中心性需要考量每個結點到其它結點的最短路的平均長度。也就是說，對於乙個結點而言，它距離其它結點越近，那麼它的中心度越高。一般來說，那種需要讓盡可能多的人使用的設施，它的接近中心度一般是比較高的。
這個度量很有意思。這個有點像是我們身邊那種社交達人，我們認識的不少朋友可能都是通過他/她認識的，這個人起到了中介的作用。 中介中心性指的是乙個結點擔任其它兩個結點之間最短路的橋梁的次數。乙個結點充當「中介」的次數越高，它的中介中心度就越大。如果要考慮標準化的問題，可以用乙個結點承擔最短路橋梁的次數除以所有的路徑數量。
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