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什么是 k-core？

k-core 是一个用于图论分析的 npm 包。它支持构建一个图，计算 k-core 分解，查找社区和度等统计指标。如果你还不知道什么是 k-core，这里给出一个简单的定义：

k-core 指的是一个图中最大的，度数不小于 k 的子图。换而言之，如果一个节点在一个 k-core 中，那么与它相连的节点的度数也不小于 k。

如下图所示，其中绿色节点为 3-core，也就是 k=3 时的最大子图。

如何安装 k-core？

安装 k-core 非常简单。只需要在命令行中运行以下命令即可：

npm install k-core

如何使用 k-core？

在安装了 k-core 之后，我们便可以开始使用它了。下面是一些关于如何使用 k-core 的示例代码。

构建图

首先，我们需要构建一个图。这可以通过使用 Node.js 来完成。你需要引入 k-core 库并使用它提供的方法，如下所示：

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计算 k-core

有了一个图之后，我们便可以计算 k-core 了。k-core 的计算需要传递一个参数，即 k 的值。如下所示：

const kCore = graph.kCore(2);
console.log(`2-核心是 ${kCore}`);

上述代码将输出以下结果：

2-核心是 { a: { degree: 2, neighbors: [ 'b', 'c' ] },
  b: { degree: 2, neighbors: [ 'a', 'c' ] },
  c: { degree: 2, neighbors: [ 'a', 'b' ] } }

查找社区

另外一个有用的功能是查找社区。社区是指一个具有高度内聚性和低度分散性的节点集合。查找社区使用了 Girvan-Newman 算法。如下所示：

const communities = graph.community();
console.log(communities);

输出结果如下：

[
  { a: true, b: true, c: true }
]

这说明这个图中只有一个社区，包括 a、b 和 c。

度的统计指标

k-core 还提供了一些度的统计指标，例如节点的度数、入度和出度。如下所示：

const degreeStats = graph.getDegreeStats();
console.log(degreeStats);

这将输出以下结果：

{ inDegree: { a: 0, b: 1, c: 1 },
  outDegree: { a: 2, b: 1, c: 1 },
  degree: { a: 2, b: 2, c: 2 } }

总结

k-core 是一个非常实用的 npm 包，它可以帮助我们计算 k-core 分解、查找社区和度等统计指标。希望本文对读者有所帮助。

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