Wolfram言語はグラフの大きさやまばら度が分かる頂点や辺の数等の単純な基準から，各頂点が局所的にどれだけよく連結しているかが分かる頂点の度数まで，グラフを特徴付ける幅広い基準をサポートする．グラフを特徴付ける基準はたくさんある．その他，グラフの測地的距離を示すものや，各頂点がグラフ全体の中でどれだけ中心的であるかを示す中心性の基準もある．例えばPageRankとHITSは各検索エンジンから返されるときにWebページの重要性を順序付けるのに使われる基準である．

基本基準

VertexCount — 頂点の数

EdgeCount — 辺の数

次数基準

VertexDegree — 各頂点に対する辺の数

VertexInDegree — 各頂点への辺の数

VertexOutDegree — 各頂点からの辺の数

距離基準

GraphDistance — 2つの頂点間の最短経路の長さ

GraphDistanceMatrix  ▪  VertexEccentricity  ▪  GraphRadius  ▪  GraphDiameter

連結度基準

VertexConnectivity — 2つの頂点間の頂点非依存経路の数

EdgeConnectivity — 2つの頂点間の辺非依存経路の数

中心性基準

ClosenessCentrality — 他の頂点への逆平均距離

BetweennessCentrality — 頂点を通過する最短経路の比

DegreeCentrality  ▪  EigenvectorCentrality  ▪  KatzCentrality  ▪  PageRankCentrality  ▪  HITSCentrality  ▪  RadialityCentrality  ▪  StatusCentrality  ▪  EdgeBetweennessCentrality

相反性と移行性

GraphReciprocity — 有向相対辺の比

GlobalClusteringCoefficient — 2つの閉路の長さの比

MeanClusteringCoefficient  ▪  LocalClusteringCoefficient

同類性，同類選択性，類似性

GraphAssortativity — グループ内結合度からグループ間結合度を引いたもの

VertexCorrelationSimilarity — アクター間の相関類似度

MeanNeighborDegree  ▪  MeanDegreeConnectivity  ▪  VertexDiceSimilarity  ▪  VertexJaccardSimilarity  ▪  VertexCosineSimilarity