Общие соседи и матрицы оценки предпочтительного прикрепления с использованием igraph для python

Есть ли эффективный способ вычислить матрицу оценок для общих соседей (CC) и предпочтительного присоединения (PA) в python? Я использую igraph для вычисления матриц оценок для других методов, таких как коэффициент Жаккара (Graph.similarity_jaccard ()), dice (Graph.similarity_dice) и adamic / adar (Graph.similarity_inverse_log_weighted ()), но я не нашел никакой функции для вычисления матриц оценок для CC и PA.

В настоящее время я делаю:

#Preferential attachment score between nodes i and j in a graph g
len(g.neighbors(i))*len(g.neighbors(j))

#Common neighbors score between nodes i and j in a graph g
len(g.neighbors(i) and g.neighbors(j))

, но я должен сделать это для всех ребер (i, j) в сети, которая в моем случае действительно велика.

Если кто-нибудь знает какую-либо операцию с математической матрицей, которая генерирует такие матрицы оценок, которые я ищу, я тоже был бы признателен.