《网络图绘制》课件.pptVIP

*******************网络图绘制本课件将带您深入了解网络图的绘制方法，从基本概念到实践技巧，助您掌握绘制精美网络图的技能。课程概述网络图绘制本课程将介绍网络图绘制的基本概念，并讲解各种网络图的绘制方法，包括无向图、有向图和加权图。网络结构分析我们将探讨网络结构的特征，包括度分布、聚类系数、传播性、小世界性、无标度性等。网络挖掘与分析算法课程将涵盖链路预测、社区发现、节点重要性评估等算法。应用实例我们将探讨网络图在社交网络分析、交通网络分析、生物网络分析等领域的应用。网络图的基本概念网络图由节点和边组成，节点代表实体，边代表实体之间的关系。网络图用于描述实体之间的相互联系，反映复杂系统中实体之间的关系结构。网络图可以是无向图，有向图或加权图，根据边的方向和权重来区分。网络图的表示方法1邻接矩阵用矩阵表示节点之间的连接关系，矩阵元素的值表示节点之间是否存在边，或边的权重。2邻接表用列表表示节点之间的连接关系，每个节点对应一个列表，列表中包含该节点的所有邻居节点。3边列表用列表表示所有边的信息，列表元素包含边的起点、终点以及权重等信息。无向图的绘制节点表示使用圆圈或其他形状来表示图中的节点。边表示使用直线或曲线来连接节点，表示节点之间的关系。标签添加在节点或边上添加标签，以标识节点或边的名称。有向图的绘制1节点表示使用圆形或方形节点代表网络中的实体。2边表示使用箭头连接节点，指向数据流动的方向。3权重表示可选地，在边上添加数值标签来表示节点之间关系的强度。加权图的绘制1边权表示边权用数字或颜色表示2权重类型距离、流量、相似度等3可视化工具Gephi、Cytoscape等网络结构特征分析节点度一个节点连接的边的数量。聚类系数一个节点的邻居之间相互连接的程度。路径长度两个节点之间最短路径的长度。度分布度分布是指网络中节点的度数分布，度数指的是一个节点连接的边数。度分布可以用来描述网络的拓扑结构，例如网络的中心性和连接性。聚类系数定义节点邻居之间相互连接的概率。意义衡量网络中节点的局部聚类程度，反映节点与其邻居的紧密程度。计算公式Ci=2*Ei/(ki*(ki-1))，其中Ei为节点i的邻居之间存在的边数，ki为节点i的度。传播性0.5传播速率信息在网络中扩散的速度0.8影响范围信息最终影响到的节点数量小世界性小世界网络中，任意两个节点之间的平均路径长度远小于随机网络。无标度性特点度分布无标度网络服从幂律分布，少数节点拥有大量的连接，而大多数节点连接较少。随机网络服从泊松分布，节点的连接数目相对均匀。常见网络数据集真实世界网络社交网络、蛋白质相互作用网络、互联网合成网络Erd?s-Rényi随机图、Watts-Strogatz小世界网络、Barabási-Albert无标度网络Erd?s-Rényi随机图随机连接节点简单模型研究复杂网络Watts-Strogatz小世界网络规则网络高聚类系数，低传播性随机网络低聚类系数，高传播性小世界网络兼具高聚类系数和高传播性Barabási-Albert无标度网络1优先连接新节点更倾向于连接到已有高连接度的节点。2幂律分布节点的度分布服从幂律分布，少数高连接度节点占主导地位。3现实网络模型广泛应用于互联网、社交网络、生物网络等真实网络分析。网络挖掘与分析算法链路预测预测网络中尚未存在的连接。社区发现识别网络中的紧密连接的子群组。节点重要性评估确定网络中节点的影响力和重要性。链路预测1预测新连接基于现有网络结构预测未来可能出现的连接2节点相似性计算节点之间相似度，例如共同邻居数量3路径长度分析节点之间路径长度，预测短路径可能形成连接社区发现1定义将网络中的节点划分为多个社区，社区内部节点之间连接紧密，社区之间连接稀疏2应用社交网络分析，推荐系统，疾病传播研究3算法Louvain算法，谱聚类，标签传播算法节点重要性评估中心性衡量节点在网络中的重要性，反映节点在网络结构中的地位和影响力。介数中心性节点连接不同组节点的程度，代表节点作为桥梁连接网络不同部分的能力。接近中心性节点到网络中其他节点的平均距离，代表节点在网络中传递信息或资源的速度。特征向量中心性节点与网络中其他重要节点的连接程度，代表节点在网络中的影响力。PageRank算法重要性评估PageRank算法是谷歌创始人布林和佩奇提出的网页排名算法，用于衡量网页在网络中的重要