在复杂网络的研究领域里，Ego Network（自我中心网络）是一个非常重要的概念。它指的是围绕某个特定节点（即“自我”节点）及其直接相连的一层邻居节点所构成的小型子图。这种局部视角不仅能够帮助我们更直观地理解个体在网络中的位置与影响力，还能有效降低大规模网络分析时的计算复杂度。
那么，如何计算Ego Network的一些关键指标呢？首先，需要明确核心度量包括但不限于：节点的度数（Degree），即该节点直接连接的邻居数量；其次，聚类系数（Clustering Coefficient） 用来衡量节点周围子图的紧密程度；此外，还有最短路径长度（Shortest Path Length） 和 介数中心性（Betweenness Centrality） 等重要参数，它们共同揭示了网络结构特性及信息传播效率。
通过这些指标的量化分析，我们可以更好地评估每个节点在整体网络中的作用，为社交网络优化、社区发现乃至疾病传播预测等领域提供有力支持！🌐🔍
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