ClusteringCoefficient

def runLocalClusteringCoefficient[VD: ClassTag, ED: ClassTag](graph: Graph[VD, ED], isDirected: Boolean,     isWeighted: Boolean): Graph[Double, ED]

计算图网络中每个结点局部聚集系数值。该接口支持有向有权，有向无权，无向有权，无向无权四种图场景。

1. 包名：package org.apache.spark.graphx.lib.ClusteringCoefficient
2. 类名：ClusteringCoefficient
3. 方法名：runLocalClusteringCoefficien
4. 输入：
   1. Graph[VD, ED]
   2. isDirected: Boolean
   3. isWeighted: Boolean
5. 参数详情：

   参数名称	取值类型	描述
   graph	Graph[VD, ED]，VD表示结点属性，ED表示边属性	有向图或无向图。
   isDirected	true或false，boolean类型，true表示有向图	图类型，有向/无向图。
   isWeighted	为true，算法按有权图场景计算；为false，按无权图场景计算	输入图数据是否为有向图。

6. 输出：Graph[Double, ED]：输出一个Graph，Vertex属性中存储着每个点的局部聚集系数值。

ClusteringCoefficient无向无权图样例：

val conf = new SparkConf().setAppName("clusteringcoefficient").setMaster(host)
val sc = new SparkContext(conf)
val input = sc.parallelize(Array((1L, 2L), (3L, 1L), (3L, 2L), (2L, 4L), (3L, 4L)))
val graph = Graph.fromEdgeTuples(input, false).mapEdges(f => 1.0)
val nodesInfo = ClusteringCoefficient.runLocalClusteringCoefficient(graph,false,false).vertices.sortByKey().collect().foreach(println)

第一列为结点ID，第二列为该结点对应聚集系数值。

1;2,3;0
2;4,5;1
3;6,7;1
4;;2
5;;2
6;;2
7;;2

def runAverageClusteringCoefficient[VD: ClassTag, ED: ClassTag](graph: Graph[VD, ED], isDirected: Boolean, isWeighted: Boolean): Double

计算图网络中每个结点局部聚集系数值。该接口支持有向有权，有向无权，无向有权，无向无权四种图场景。

1. 包名：package org.apache.spark.graphx.lib.ClusteringCoefficient
2. 类名：ClusteringCoefficient
3. 方法名：runAverageClusteringCoefficient
4. 输入：
   1. Graph[VD, ED]
   2. isDirected: Boolean
   3. isWeighted: Boolean
5. 参数详情：

   参数名称	取值类型	描述
   graph	Graph[VD, ED]，VD表示结点属性，ED表示边属性。	有向图或无向图。
   isDirected	true或false，boolean类型，true表示有向图。	图类型，有向/无向图。
   isWeighted	为true，算法按有权图场景计算；为false，按无权图场景计算。	输入图数据是否为有向图。

6. 输出：Double，返回图数据的平均聚集系数值。

ClusteringCoefficient无向无权图样例：

val conf = new SparkConf().setAppName("clusteringcoefficient").setMaster(host)
val sc = new SparkContext(conf)
val input = sc.parallelize(Array((1L, 2L), (3L, 1L), (3L, 2L), (2L, 4L), (3L, 4L)))
val graph = Graph.fromEdgeTuples(input, false)
val nodesInfo = ClusteringCoefficient.runAverageClusteringCoefficient(graph,false,false)

该输出为所有结点聚集系数均值。

0.8333

def runGlobalClusteringCoefficient[VD: ClassTag, ED: ClassTag](graph: Graph[VD, ED]): Double

计算图网络全局聚集系数值，该分支规定只支持无向无权图计算。

1. 包名：package org.apache.spark.graphx.lib.ClusteringCoefficient
2. 类名：ClusteringCoefficient
3. 方法名：runGlobalClusteringCoefficient
4. 输入：Graph[VD, ED]
5. 参数详情：

   参数名称	取值类型	描述
   graph	Graph[VD, ED]，VD表示结点属性，ED表示边属性	有向图或无向图

6. 输出：Double，返回图数据全局聚集系数。

ClusteringCoefficient无向无权图样例：

val conf = new SparkConf().setAppName("clusteringcoefficient").setMaster(host)
val sc = new SparkContext(conf)
val input = sc.parallelize(Array((1L, 2L), (3L, 1L), (3L, 2L), (2L, 4L), (3L, 4L)))
val graph = Graph.fromEdgeTuples(input, false)
val nodesInfo = ClusteringCoefficient.runGlobalClusteringCoefficient(graph)

该输出为图数据全局聚集系数。

0.75