# Mesures de réseaux d'interaction
### 2-Quelques mesures de base:
Le nombre de noeud (N) = 317080
Le nombre de lien (L) = 1049866
Le Degré moyen (K) = 6.62208890914917
Le coefficient de clustering = : 0.6324308280637396
-Le coefficient de clustering pour un réseau aléatoire de la même taille et du même degré moyen :
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### 3-La connexité du reseau
-Oui, le reseau est connexe car il posséde une seule composante connexe (il suffit d'executer ce code)
```java
ConnectedComponents connexe = new ConnectedComponents();
connexe.init(graph);
if(connexe.getConnectedComponentsCount()==1){
System.out.println("le graphe est connexe");
}
```
-Un réseau aléatoire de la même taille et degré moyen ne sera pas connexe car dans un régime connecté cette condition doit etre verifiée :
 (p > \frac{ln(N)}{N}))
et là dans notre cas :
et
donc la condition n'est pas verifié
-Donc un réseau aléatoire avec cette taille sera aléatoire à partir d'un degré
moyen superieur à
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### 4-La distribution des degrés
-Il faut créer un fichier contenant les degrés et leurs distributions, en executant
avec gnuplot on aura ces 2 resultats:
| distribution linéare | |
:--------------------------:|:-------------------------:
 |
| distribution log log | |
:--------------------------:|:-------------------------:
 |
En traçant la distribution de degrés en échelle log-log on observe une ligne droite
pendant plusieurs ordres de grandeur. Cela nous indique une loi de puissance :
-tracer la distribution et estimer l'exposant de la loi de puissance:
| distribution log log | |
:--------------------------:|:-------------------------:
 |
On a γ=2.7±0.04
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### 5-La distance moyenne dans le réseau