Tugraph Analytics图计算快速上手之紧密中心度算法
紧密中心度（Closeness Centrality）计量了一个节点到其他所有节点的紧密性，即该节点到其他节点的距离的倒数；节点对应的值越高表示紧密性越好，能够在图中传播信息的能力越强，可用以衡量信息流入或流出该节点的能力，多用与社交网络中关键节点发掘等场景。
TuGraph Analytics图计算快速上手之K-core算法
K-Core算法是一种用来在图中找出符合指定核心度的紧密关联的子图结构，在K-Core的结果子图中，每个顶点至少具有k的度数，且所有顶点都至少与该子图中的 k 个其他节点相连。K-Core通常用来对一个图进行子图划分，通过去除不重要的顶点，将符合逾期的子图暴露出来进行进一步分析。K-Core图算法常用来识别和提取图中的紧密连通群组，因具有较低的时间复杂度（线性）及较好的直观可解释性，广泛应用于金融风控、社交网络和生物学等研究领域。