runLocalClusteringCoefficient API

API

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

功能描述
 计算图网络中每个节点局部聚集系数值。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。

API描述

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

参数详情：

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

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。

使用样例

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)

样例结果：

第一列为节点ID，第二列为该节点对应聚集系数值。
```
1;2,3;0
2;4,5;1
3;6,7;1
4;;2
5;;2
6;;2
7;;2
```

runAverageClusteringCoefficient API

API

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

功能描述
 计算图网络中每个节点局部聚集系数值。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。

API描述

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

参数详情：

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

输出：Double，返回图数据的平均聚集系数值。

使用样例

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)

样例结果：

该输出为所有节点聚集系数均值。
```
0.8333
```

runGlobalClusteringCoefficient API

API

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

功能描述
 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。
API描述
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
  
  参数含义
  
  取值类型
  
  graph
  
  有向图或无向图
  
  Graph[VD, ED]，VD表示节点属性，ED表示边属性
6. 输出：Double，返回图数据全局聚集系数。

使用样例

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)

样例结果：

该输出为图数据全局聚集系数。
```
0.75
```