# 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 :
---- ### 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 :


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
---- ### 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 | | :--------------------------:|:-------------------------: ![](src/main/resources/dl.png) |

| distribution log log | | :--------------------------:|:-------------------------: ![](src/main/resources/dlog.png) | 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 | | :--------------------------:|:-------------------------: ![](src/main/resources/dd_dblp.png) | On a γ=2.7±0.04 ---- ### 5-La distance moyenne dans le réseau