随机网络是一种新的系统科学理论，它将宏观结构复杂的系统视为网络，从整体结构的视角出发，研究其拓扑特性、成因、演化及应用。它的形成源于对两个著名模型的探讨：Watts和Strogatz的小世界模型显示了平均路径长度(刻面节点均距)和簇系数(刻面局部平均藕合程度)这两个指标的重要性；Albert和Barabasi的无标度模型则表明了节点的度分布的重要性，这三个概念是当前复杂网络研究的中心问题，它们及受其影响的另外一些性质，揭示了复杂表象背后不复杂的、规律性的一面。找出这些规律，正是复杂网络研究的目的所在。 本文主要研究随机网络中的簇系数，先找出原来定义的不足之处，然后再给出一个改进的定义，它兼容以前的簇系数定义，又有所创新，使得新定义更合理。新的簇系数定义与以前的定义进行比较，结合具体图形，闸述新定义的合理性，使得簇系数定义更适合随机网络的研究。