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其中<math>{\displaystyle 1/d(y,x)=0}</math>如果没有路径从y到x。和谐中心度可以通过除以N-1归一化，其中N是图中的节点数。

其中,<math>{\displaystyle 1/d(y,x)=0}</math>。如果没有路径从y到x。和谐中心度可以通过除以N-1归一化，其中N是图中的节点数。

[[File:Color.png|400px|thumb|right|色相（从红色= 0到蓝色=最大）显示节点之间的间隔。]]

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在图论中，介数中心性 Betweenness Centrality是基于最短路径针对网络图中心性的衡量标准之一。针对全连接网络图，其中任意两个节点均至少存在一个最短路径，在无权重网络图中该最短路径是路径包含边的数量求和，加权网络图中该最短路径则是路径包含边的权重求和。每个节点的介数中心性即为这些最短路径穿过该节点的次数。

在图论中，介数中心性 Betweenness Centrality是基于最短路径针对网络图中心性的衡量标准之一。针对全连接网络图，其中任意两个节点均至少存在一个最短路径，在无权重网络图中该最短路径是路径包含边的数量求和，加权网络图中该最短路径则是路径包含边的权重求和。每个节点的介数中心性即为这些最短路径穿过该节点的次数。

介数中心性在网络理论中有广泛的应用：它代表了某节点与其他节点之间的互动程度。 例如，在通信网络中，一个有更高介数中心性的节点在网络中有更强的控制能力，因为更多的信息传递时将通过该节点。 介数中心性被用作为对中心性的一种常见测量方式:<ref name="freeman1977">{{cite journal |last1 = Freeman |first1 = Linton | year=1977| title = A set of measures of centrality based upon betweenness | journal = Sociometry| volume=40|issue = 1 | pages=35–41 | doi=10.2307/3033543|jstor = 3033543 }}</ref>它适用于解决网络理论中的许多问题，包括与社会网络、生物、运输和科学合作等方面相关的问题。

 

 

介数中心性在网络理论中有广泛的应用：它代表了某节点与其他节点之间的互动程度。 例如，在通信网络中，一个有更高介数中心性的节点在网络中有更强的控制能力，因为更多的信息传递时将通过该节点。 介数中心性被用作为对中心性的一种常见测量方式:<ref name="freeman1977">{{cite journal |last1 = Freeman |first1 = Linton | year=1977| title = A set of measures of centrality based upon betweenness | journal = Sociometry| volume=40|issue = 1 | pages=35–41 | doi=10.2307/3033543|jstor = 3033543 }}</ref>它适用于解决网络理论中的许多问题，包括与社会网络、生物、运输和科学合作等方面相关的问题。虽然早期的研究人员曾直观地描述了介数的中心性，但Freeman在1977年给了第一个介数中心性的正式定义。节点v的介数中心性可表达为以下公式：