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网络分析与图简介

减小字体 增大字体 作者:admin  来源:本站整理  发布时间:2017-5-3 8:08:07
前面有介绍过使用Gephi来制作传播图,图是Social Network分析最常用的表现形式和方式,这篇文章介绍一下基本的相关知识。点击查看原始文档Graph的相关基本概念图(Graph):图是用来表示一组物体之间的关系的方式。节点(Node):节点是指要分析的物体,每一个物体就是一个节点,比如在Social Network中每个人就是一个节点。边(Edge):Graph中两个节点间的连线,用于表示两个节点的关系。比如在Social Network中两个人的关注关系,微博传播中转发关系。度(Degree):节点的度是指与其相连的边数,如果一个节点有3个边,那么这个节点的度就是3。有向图(Directed Graph):边代表的关系具有方向的图。比如微博的关注关系,就是有方向的。输入度(In-degree):有向图中一个节点收到的边。输出度(Out-degree):有向图中一个节点发出的边。无向图(Undirected Graph):边代表的关系没有方向的图。Direct GraphDirect Graph加权图(Weighted Graph):每个边权重不同的图,边的权重可以代表相似度,距离或者链接成本等。加权图与有向和无向是两个不同的维度。因此,在实际应用中会看到有向加权图(边既有方向又有权重)和无向加权图(边有权重但没有方向)。Weighted GraphWeighted Graph属性图(Attributed Graphs):节点和边上可以承载更多的属性,这类图叫做属性图。Attributed GraphAttributed Graph自我网络(Ego Networks):自我网络关注的不是网络整体而是以个体为中心,通过收集自我焦点关联的节点的信息,可以为个体构建一个局部网络。Ego NetworksEgo Networks偶图(Bipartite Graphs):在偶图中节点被分成两个独立的集合,以确保同一集合中任意两个节点都不共享一条边。Actors-Movies Bipartite GraphsActors-Movies Bipartite Graphs多关系网络(Multi-Relational Networks):在许多社交网络分析(SNA)的应用程序中,在节点间可能存在多种关系。在一种关系网络中节点间距离很近,而在另一种中则可能距离很远。Multi-Relational NetworksMulti-Relational Networks路径(Path):图中从一个节点到另一个节点的一系列的边叫做路径。路径的长度就是边的个数,通常是寻找两个节点间的最短路径。图的直径:图的直径是指所有节点间的最短路径中的最长的那条。连通图(Connected Graph):每个节点间都用路径连通的图。反之就是非连通图(Disconnected Graph)。连通分支(Connected Component):如果一个连通图作为非连通图的一个成分,则这个连通图称为非连通图的连通分支。在许多现实的社交网络中,大部分节点将属于一个巨大的分支。3 connected components3 connected components向心性的计算临近节点(Neighbourhood):是指与它有边直接相连的节
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