衡量標準算法中心性學位動機聚類學位分布Assortativity距離Modularity效率模型列表類別主題軟件網絡科學家類別：網絡理論類別：圖論vte在圖和網絡的研究中，網絡中一個節點的度是它與其他節點的連接數，度分布是這些度在整個網絡中的概率分布。

網絡中一個節點的度（有時被錯誤地稱為連通性）是該節點與其他節點的連接或邊的數量。如果一個網絡是定向的，也就是說，邊從一個節點指向另一個節點，那么節點就有兩個不同的度，一個是in-egree，即傳入邊的數量，另一個是out-degree，即傳出邊的數量。網絡的度分布P(k)被定義為網絡中度數為k的節點的比例。因此，如果網絡中共有n個節點，其中nk的度數為k，我們有同樣的信息有時也以累積學位分布的形式呈現，即學位小于k的節點的比例，甚至是互補的累積學位分布，即學位大于或等于k（1-C）的節點的比例，如果把C看作是累積學位分布；即C的互補。

學位分布在研究真實網絡（如互聯網和社交網絡）和理論網絡中都非常重要。最簡單的網絡模型，例如（Erd?s-Rényi模型）隨機圖，其中n個節點中的每一個都以概率p（或1-p）獨立連接（或不連接），其度數k有一個二項式分布。是固定的）。然而，現實世界中的大多數網絡，其度數分布與此大不相同。大多數都是高度右偏的，也就是說，大部分節點的度數都很低，但有一小部分節點，也就是所謂的樞紐，度數很高。一些網絡，特別是互聯網、萬維網和一些社交網絡，被認為具有近似于冪律的度分布。

{displaystyleP(k)simk{-gamma}}，其中γ為常數。其中γ是一個常數。這樣的網絡被稱為無標度網絡，并因其結構和動態特性而引起特別關注。然而，對大量現實世界網絡的調查表明，如果用嚴格的統計方法來評估，無標度網絡是很罕見的。一些研究者對這些發現提出異議，認為研究中使用的定義不適當地嚴格，而另一些研究者則認為，學位分布的精確函數形式不如知道學位分布是否是肥尾的重要。對學位分布具體形式的過度解釋也被批評為沒有考慮到網絡可能隨時間的演變。

超額度分布是指對于沿著一條邊到達的節點，與該節點相連的其他邊的數量的概率分布。換句話說，它是沿著一條鏈接到達的節點的出站鏈接的分布。假設一個網絡有一個度分布，通過選擇一個節點（隨機或不隨機）并去找它的一個鄰居（假設至少有一個鄰居），那么該節點的概率為.原因是，只要在異質網絡中選擇一些節點，它更有可能通過跟隨該節點的一個現有鄰居到達樞紐。這類節點的真實概率為度數這被稱為該節點的超額度。在配置模型中，節點之間的相關性被忽略了，每個節點都被假定以相同的概率與網絡中的任何其他節點相連，超額度分布可以被發現為。是模型的平均度數（平均度數）。根據這一事實，任何節點的鄰居的平均度都大于該節點的平均度。