三合会普查是了解网络科学中本地结构的一种重要方法,它可以对网络中三方参与者之间观察到的关系配置进行全面评估。 但是,研究人员通常对关系和分类节点属性的组合感兴趣。 在这种情况下,需要考虑三重人口普查中节点的标签或颜色。 在本文中,我们部分基于经典的三合人口普查的现有方法,描述了一种用于构建有色三合人口普查的有效算法。 我们使用针对无向图和有向图的经验数据和模拟数据评估算法的性能。 仿真结果表明,与单纯算法相比,该算法减少了约17,400%的计算时间。 我们还将有色三合会人口普查应用于Zachary空手道俱乐部网络数据集。 我们同时展示了该算法的效率,以及一种通过对1000个混合矩阵条件图实现的空分布形成零分布并将观察到的有色三合位数与预期值进行比较来对普查进行统计测试的方法。 由此,我们在讨论有关同色,异色和桥接的结果时证明了该方法的实用性,这些结果是通过有色三元组普查同时获得的。 总之,所提出的有色三合一人口普查算法在有效的程序包中为社交网络分析带来了新的实用性。