图算法（十一）：紧密中心度算法（Closeness Centrality）【适用场景：社交网络中关键节点发掘】【计算一个节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数再累积归一化】【值越大，节点越靠近图中心】
一、概述
紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一个节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数，进行累积后归一化的值。紧密中心度可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点的时间长短。节点的“Closeness Centrality”越大，其在所在图中的位置越靠近中心。
适用场景：紧密中心度算法（Closeness Centrality）适用于社交网络中关键节点发掘等场景。
二、紧密中心度（Closeness Centrality）、介性中心度（Betweenness Centrality）
如果要衡量一个用户在关注网络中的“重要程度”，我们可以利用这几种指标：
- 该用户的粉丝数，即 入度（In-degree）；
- 该用户的 PageRank值；
- 该用户的 HITS值 【维基百科 、百度百科】
以上3中指标在网络分析中也可被归为同一类指标：点的中心度（Centrality）。
但我们发现，其实三种指标所表达的“重
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