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# Mesures de réseaux d'interaction

Nous allons analyser un réseau de collaboration scientifique en informatique. Le réseau est extrait de DBLP et disponible sur [SNAP](https://snap.stanford.edu/data/com-DBLP.html).
GraphStream permet de mesurer de nombreuses caractéristiques d'un réseau. La plupart de ces mesures sont implantées comme des méthodes statiques dans la classe [Toolkit](https://data.graphstream-project.org/api/gs-algo/current/org/graphstream/algorithm/Toolkit.html).  

### Mesures de base
Après calcul par appel des méthodes de Toolkit, on a obtenu les mesures suivants:

| Mesures  | Valeur  | Signification  |
|---|---|---|
|N   | 317080  | Nombre de noeuds  |
|L   | 1049866  | Nombre de liens  |
| < k >  | 6.622  | Degré moyen  |
| < C >  | 0.632  | Coefficient de clustering  |

Pour un réseau aléatoire de la même taille et du même degré moyen, la coefficient de clustering est d'après la formule:
Ci = < k > / N  qui est : **2.08 E-5**