用R語言進行復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化

現(xiàn)實世界中，網(wǎng)絡(luò)世界大量存在，鐵路線路網(wǎng)絡(luò)，航空網(wǎng)絡(luò)，人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是大量真實復(fù)雜系統(tǒng)的拓?fù)潢P(guān)系。借助復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析，我們期望可以化繁為簡，找到隱藏的拓?fù)潢P(guān)系新結(jié)構(gòu)，找到節(jié)點與節(jié)點之間的模式，同時實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化展示。

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系列
我們的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)個人筆記將包含以下幾個部分：
? 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識及網(wǎng)絡(luò)可視化
? 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)主要幾種拓?fù)潢P(guān)系及應(yīng)用
? 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團挖掘
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的基本知識點
? 節(jié)點(vertex) ： 一個一個散落的點，如每個人可以是一個點，每個url是一個點。
? 邊 （edge）： 連接點與點直接的線；邊是節(jié)點與節(jié)點之間的關(guān)系表示。
? 度（degree）：某個節(jié)點的度是指與該連接相連接的其他節(jié)點的個數(shù)；
? 平均度：所有節(jié)點的度之和除以節(jié)點個數(shù)
? 節(jié)點的聚類系數(shù)：某個節(jié)點的鄰集節(jié)點個數(shù)，這些節(jié)點之間的邊數(shù)與這些節(jié)點之間可能存在的最大邊上之比。
? 最短路徑：節(jié)點之間邊數(shù)最少的路徑
? 平均路徑：所有節(jié)點對之間的距離的平均值
? 點介數(shù)：通過該節(jié)點的最短路徑的條數(shù)
? 邊介數(shù)：通過該邊的最短路徑的條數(shù)
? 核數(shù)：反復(fù)去掉一個網(wǎng)絡(luò)圖中度數(shù)小于等于K的節(jié)點后，剩下的子圖。如果一個節(jié)點存在K-核，而在K+1 -核中被去掉，則該節(jié)點的核數(shù)為K
基本的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
? 規(guī)則網(wǎng)絡(luò)
? ER隨機圖
? 小世界網(wǎng)絡(luò)
? BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化

data=read.csv("test.csv",header =TRUE)
head(data)

? 基礎(chǔ)圖

library(igraph)
data_stru<-graph.data.frame(data)
plot(data_stru)

? 數(shù)據(jù)為隨機生成的。

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化
? 根據(jù)數(shù)值改變邊的大小,改變顏色，添加值

library(igraph)
data_stru<-graph.data.frame(data)

plot(data_stru,edge.width=data$freq/100,edge.color=rainbow(40),edge.arrow.size=2,edge.label=data$freq)

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化
? 根據(jù)節(jié)點度的不同，畫出不同節(jié)點的大小

library(igraph)
data_stru<-graph.data.frame(data)

plot(data_stru,edge.width=data$freq/100,edge.color=rainbow(40),edge.arrow.size=2,edge.label=data$freq,vertex.size=degree(data_stru))

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化
? 根據(jù)節(jié)點度的不同，畫出不同節(jié)點的顏色

library(igraph)
data_stru<-graph.data.frame(data)
plot(data_stru,edge.width=data$freq/100,edge.color=rainbow(40),edge.arrow.size=2,edge.label=data$freq,vertex.size=degree(data_stru),vertex.color=degree(data_stru))

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化
? 畫出某個節(jié)點的N層關(guān)系
library(igraph)
data_stru<-graph.data.frame(data)
data_degree<-graph.neighborhood(data_stru,1)
plot(data_degree[[6]],edge.width=data$freq/100,edge.color=rainbow(40),edge.arrow.size=2,edge.label=data$freq,vertex.size=degree(data_stru),vertex.color=degree(data_stru))