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2020-09-27 14:27:25
工具名称 特点 收费 安装 networkx Python的网络分析的库。
优点:用起来比较简单;
缺点:是性能不够好,速度慢,不适合处理数据量大的网络。
免费 pip install networkx igraph C/C++/R语言/Python的网络分析库。
优点:性能好,效率高;图论和网络分析算法齐全,适合科研;开源 Python(自动下载环境匹配版本):
pip install igraph
pip install pycairo
pajeck 可鼠标点击的复杂网络分析软件
优点:软件简单易用,可视化效果好,计算效率高;
免费 官方网站:http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/pajek/ gephi 可鼠标点击的网络可视化工具
优点:可视化效果好;界面易于操作,上手快;
缺点:网络分析功能弱。
开源 官方网站:Gephi - The Open Graph Viz Platform
github地址:GitHub - gephi/gephi: Gephi - The Open Graph Viz PlatformUcinet 可鼠标点击的网络分析工具
优点:操作简单;计算分析功能全;
缺点:可视化功能弱。
商业软件
60天免费
官方网站:UCINET 常用的一些公开数据集整理(转自:[Network Analysis] 复杂网络分析总结 - Poll的笔记 - 博客园):
Pajek(可视化工具)数据集:http://vladowiki.fmf.uni-lj.si/doku.php?id=pajek:data:index;
Newman(复杂网络科学领域大牛)个人数据集:http://www-personal.umich.edu/~mejn/netdata/
Stanford大学大规模网络数据集:http://snap.stanford.edu/data/
复旦大学网络数据集整理:http://gdm.fudan.edu.cn/GDMWiki/Wiki.jsp?page=Network%20DataSet
KONECT数据集整理:http://konect.uni-koblenz.de/
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复杂网络软件
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可视化工具:
1)Pajek,NetMiner
2)GDToolkit,NETDraw
【UCINET】
As so far, 最广为人知+被使用最多的网络分析软件
可以免费使用60天。
数据格式:矩阵形式
一个数据集通常包含两个文档:1、实际的数据;2、数据的相关信息。
数据集:
1)可以直接导入
2)可以在UCINET编辑
3)使用data菜单中的spreadsheet转化成UCINET所需要的数据
可以被转化的数据格式包括EXCEL等。
单个ucinet数据组实际上由两个文件组成。一个(后缀名为.##D)包括了实际数据,另一个(后缀名.##H)包含了数据的信息。
绘图:可以画散点图、系统图和树状图;保存为BMP格式;软件本身没有可视化程序,通过几成NetDraw可以实现可视化。
【Pajek】
可视化: 图形的绘制遵循结点距离揭示网络结构形态的原则;支持手动网络布局和自动网络布局;支持2D可视化和3D可视化。
不具备直接发现community的功能。
GUESS:
ADAR E. GUESS: The Graph Exploration System[EB/OL]. [2009-10-01]. http://graphexploration.cond.org/.
NetVis:
CUMMINGS J, NETVIS N. Module-Dynamic Visualization of Social Networks[EB/OL]. [2009-10-01]. http://www.netvis.org/.
Pajek:BATAGELJ V, MRVAR A. Pajek - Program for Large Network Analysis[EB/OL]. [2009-09-15]. http://Pajek.imfm.si/doku.php?id=Pajek.
UCINET:BORGATTI, EVERETT, FREEMAN. UCINET[EB/OL]. [2009-09-20]. http://www.analytictech.com/ucinet/.
NetworkX:AHMED A, DYWER T, HONG S-H, et a1. NetworkX[EB/OL]. [2009-09-28]. http://networkx.lanl.gov/.
Igraph:
【From:复杂网络软件分析与评价* 胡长爱 朱礼军 / 中国科学技术信息研究所 北京 100038】
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各种复杂网络处理工具
2018-11-07 21:10:41各种复杂网络处理工具 Python-networkx R-igraph C+±BGL SNAP-snap system 还有matlab的包,软件gephi,基于java等 对于大规模网络,主要问题在于速度! graphs与networks的区别在于:networks在graphs的...各种复杂网络处理工具
networkx
igraph
BGL
SNAP
还有matlab的包,软件gephi,基于java等
对于大规模网络,主要问题在于速度!
graphs与networks的区别在于:networks在graphs的基础上,在nodes和edges上存在关联的数据。
igraph
开发语言:C语言,效率较高
使用语言:R,C,python
可视化:igraph和ggplot2
BGL(Boost graph Library)
开发语言:C++,C++的准标准库Boost提供
算法:图算法,(估计是没有提供复杂网络支持的,也不一定)
使用语言:C++
NetworkX
开发语言:python,速度慢
使用语言:python
可视化:matplotlib
SNAP
斯坦福提供的用于复杂网络计算的平台库
开发语言:C++,核心使用C++开发
使用语言:Python,C++
NetworkX与Igraph对比
NetworkX和igraph是做网络分析非常常用的两个包,且两者皆可在Python中运行。两者的功能也大体类似。但就效率而言,后者要比前者高出很多。原因在于:NetworkX is a pure-python implementation, whereas igraph is implemented in C.因此,如果是做大型网络的需要注意了,赶紧从NetworkX跳到igraph来,你不会后悔的。
对比很明确,当图较大时,两者甚至可以达到几百倍的差距。
建议
SNAP的平台使用C++开发,速度快,但是接口文档相对不太方便,可以学习一下
Igraph比networkx快很多,可以考虑转
networkx文档很好,速度真心不行,看来库的实现很重要
BGL可能只适用图,对复杂网络可能支持不太好
关于使用SNAP生成给定幂律指数的power-law图,由于需要生成大图,我选择使用SNAP,相关的操作见博客:snap平台使用
猜想
如果通过python接口,使用snap的库,并在spark上运行,岂不是相当于一个分布式图计算系统了,当然,在不考虑速度的情况下!
(现在回头看,这个猜想太傻比了,请忽略!) -
复杂网络、社会网络分析工具pajek
2012-06-29 08:32:43很好的复杂网络、社会网络分析工具,压缩包中含有中文使用手册。软件简单易用,计算效率高,能够以图形化的方式显示计算结果。非常适合于进行复杂网络、社会网络分析以及利用这两种技术解决其它问题的研究者们使用。 -
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:
复杂网络概念最开始的时候是相对于规则网络和随机网络提出来的,即介于规则网络和随机网络之间的网络都可以称之为复杂网络。—狭义的复杂网络
从广义上说,任何网络都可以称之为复杂网络,即使是规则网络和随机网络,也是复杂网络的特例。2. 复杂网络研究意义
:
复杂网络理论可以应用于保护许多现实系统的正常运行。也就是开展复杂网络稳定性研究,对于一些技术网络的设计和基础设施网络的保护同样具有重要的意义,也可以有效地防止黑客侵入互联网,并组织病毒在万维网上传播蔓延。
在医疗方面直接针对集散节点(即那些与很多人具有连接关系的人)采取措施接种疫苗,可以达到和好效果。
在经济管理领域,利用复杂网络了解公司,产业和经济之间的连接方式,有助于监控和预防大规模的经济衰退。3. 复杂网络基本参数
:
1. 平均最短路径长度:任意两节点之间的距离的平均值。
2. 聚集系数: 一般与平均最短路径一起提出,因为它们俩是“小世界”效应的两个重要性质。用来刻画两个朋友之间互为朋友的概率。
3. 度分布: 网络中一个随机选择的节点度为k的概率
有向图分为出度和入度
无向网络度分布
4. 介数:在研究之初,没有介数的概念,在网络节点和边的重要性上的研究和对于网络中社区的划分的研究,提出介数概念。**节点的介数被定义为网络中所有的最短路径中经过该点的数目的比例。**介数反映了相应的节点或者边在整个网络中的作用和影响力,具有很强的现实意义。4. 复杂网络的经典模型
:
-
规则网络模型:
- 全局耦合网络:任意两个节点都有边直接相连
- 最近邻耦合网络 :每个节点只和它周围的邻居相连
- 星型耦合网络:只有一个中心节点,其余的N-1个节点与这个中心节点相连接。
-
随机模型: 典型例子ER随机模型 研究的课题为:当概率p为多大时,随机模型就会产生一些特殊的性质。
-
“小世界”模型: “小世界”模型起源于,首先建立一个低维的网络结构,然后增加或移动一些边,以生成较低密度的“捷径”,他们将网络中较远的部分连接起来。WS模型构造出来的网络具有:较高的平均聚类系数和较低的最短路径长度
-
“无尺度”网络:又可以称之为网络生长模型,反映了复杂网络的另一特性,网络的节点度分布函数具有幂律形式。在“无尺度”模型中,节点和边按照一定的方式被加入到网络中,网络以某种方式进行生长。
**
5. 小结
- 较小的平均最短路径长度以及较大的聚集系数是复杂网络“小世界”特性的体现,它集中反映了现实网络环境下高集聚性和短连接距离的特点;度分布服从幂律分布体现了复杂网络的“无尺度”特性,即网络的平均度不能反应网络中度的大致分布情况,现实中的“长尾”分布和“二八定律”反映的就是这一特性;介数在一定程度上反映了网络中单个节点和边的重要性。
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直接输入1次#,并按下space后,将生成1级标题。
输入2次#,并按下space后,将生成2级标题。
以此类推,我们支持6级标题。有助于使用TOC
语法后生成一个完美的目录。如何改变文本的样式
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使用
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居中
使用:----------
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使用----------:
居右第一列 第二列 第三列 第一列文本居中 第二列文本居右 第三列文本居左 SmartyPants
SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:
TYPE ASCII HTML Single backticks 'Isn't this fun?'
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如何创建一个注脚
一个具有注脚的文本。2
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KaTeX数学公式
您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:
Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分
Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.
你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.
新的甘特图功能,丰富你的文章
- 关于 甘特图 语法,参考 这儿,
UML 图表
可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图::
这将产生一个流程图。:
- 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,
FLowchart流程图
我们依旧会支持flowchart的流程图:
- 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.
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注脚的解释 ↩︎
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