社會網路分析法出度和入度
① 什麼是網頁的「入度」和「出度」
網頁入度：即是頁面與頁面的鏈接，1→2→3→…N，從網站的首頁，用戶一直訪問到內容專頁，或者是想要的查屬看的頁面，當然是入度值越少，越簡單，越通常才越好。所以當大家考慮網站程序實現如何分類及相互鏈接的同時，一定要做到入度適中，這樣搜索引擎進行計算或者爬取的時候會給你很高的權重。
網頁出度：即頁面跳出到原始頁面，用戶通過搜索引擎進入內容頁面，最後能夠訪問初始頁面或想要去的頁面為最佳。
② 什麼是社會網路分析法
社會網路分析方法是由社會學家根據數學方法、圖論等發展起來的定量分析方法。
社會網路分析是對社會網路的關系結構以及屬性加以分析的一套規范和方法。它又被稱為結構分析法（structural analysis）
社會網路分析不僅是對關系和結構加以分析的技術，還是一種理論方法--結構思想。
社會網路分析是社會學領域比較成熟的分析方法，該方法可以解決一些社會學的問題。
社會網路要素：
①行動者，在社會網路中用節點表示；
②關系，在社會網路中用劍線表示，關系的內容可能是友誼、借貸或是溝通，其關系可以是單向或雙方，且存在關系強度的差異，關系不同即構成不同的網路
社會網路分析的原理：
關系紐帶經常是不對稱地相互作用著的，在內容和強度上都有所不同
關系紐帶間接或直接地把網路成員連接在一起；故必須在更大的網路結構背景中進行分析
社會紐帶結構產生了非隨機的網路，因而形成了網路群(network clusters)、網路界限和交叉關聯
交叉關聯把網路群以及個體聯系在一起
不對稱的紐帶和復雜網路使稀缺資源的分配不平等
網路產生了以獲取稀缺資源為目的的合作和競爭行為
社會網路分析方法--數學表達式：
①圖論法和矩陣法，這是社會網路分析最基本的方法
②二方關系圖和三方關系圖
③圖的矩陣表達
④反應行動者的關系圖。通過網路密度、結點度、割點、橋等指標進行具體測量距離，行動者之間的距離越小，意味著他們之間的聯系越密切，交流互動越充分。由此可以了解一個網路中行動者之間的分化與差異
③ 社會網路中點的度數等於點入度加點出度嗎
從道理來上說，度數這個自概念僅適用於無向圖，即相鄰的點的個數（或者說是連接的邊的個數）。在有向圖中，一般來說只分開考慮入度和出度，基本上見不到說把兩者加起來記做度數的。
因為實際上，在有向圖中，入度高的點和出度高的點各自的含義是不同的。粗淺地說，出度高的點我們往往叫做Authority，就是那種權威性很好，所以對其他點影響力較強或者輸出信息較多的點。而相應的，入度比較高的點稱為Hub，即那種作為中介的，從別人那裡獲取信息比較多的點。當然，計算Authority和Hub更權威的方法有HITS演算法等，往往並非單純依賴出入度這么簡單。
如果硬要把無向圖上「相鄰點的個數」套到有向圖上，當然也可以這樣來定義度數，只不過通常不這么做罷了
④ 離散數學：圖中頂點a的入度和出度分別是什麼
入度是1（跟據e1）
出度是4（跟據e1、e2、e3、e4）
⑤ 數據結構:無向圖有沒有入度和出度
入度和出度
是有向圖里的概念
⑥ 什麼是入度和出度 離散數學
答：圖中頂點a的入度是1，出度是4。
具體原因：這張圖是有向圖，一個頂點內的入度是以這個頂點為終點容的有向邊的數量；一個頂點的出度是以這個頂點為起點的有向邊的數量。在圖中，以頂點a為終點的有向邊只有e1，所以a的入度是1；以頂點a為起點的有向邊有e1，e2，e3，e4，所以a的出度是4。
提醒：圖中e1是自環，e2、e3是重邊，它們都應當參與入度、出度的計算，不應該忽略。
⑦ 數據結構 求有向圖中每個頂點的出度和入度的演算法
正好在做，搜半天沒有解說，
入度：能夠進入當前頂點的個數
出度：當前頂點的最大長大。
⑧ 數據結構的入度和出度演算法（C語言）
1.G.vertices[i].OutDegree=0
2. i<G.vexnum
3.NULL
⑨ 什麼是出度和入度是哪類演算法或數據結構中的知識啊
圖演算法。詳細的可以搜索。下面是摘自網路：
圖中的度：所謂頂點的度(degree)，就是指和該頂點相關聯的邊數。
在有向圖中，度又分為入度和出度。
入度 (in-degree) ：以某頂點為弧頭，終止於該頂點的弧的數目稱為該頂點的入度
出度 (out-degree) ：以某頂點為弧尾，起始於該頂點的弧的數目稱為該頂點的出度