随着计算机和互联网的迅猛发展,面向互联网的社会网络挖掘和分析成为一个新的课题。从互联网挖掘的社会网络往往规模巨大,这对网络分析算法的性能提出了更高的要求 。介数值作为图的重要结构性质,广泛应用于基于图的聚类、分类算法,如何降低其计算的复杂性是急需解决的问题。目前,常用的方法是利用对最短路径长度的近似来降低 低网络分析算法的复杂性,但已有的近似方法没有考虑现实大规模网络的复杂网络特性,对最短路径长度的近似方 近似计算方法,其基本思想是结合复杂网络的结构特性,利用通过网络中枢节点的路径来近似最短路径,以近似的最短路径求得介数的近似值。这为图的结构性质的近似估算 算提供了一种新颖的思路。通过与传统的介数计算方法和近的分析得到了若干有益的结论,为进一步的研究工作奠定了基础。