红楼数据分析结果:
在基于力导向 (Force-directed) 的算法布局后，进行统计分析：
1由于我们节点本身大小与节点标签尺寸都是选择Rank中的度，所以由图可以明显看出谁的度越大，说明在个图中与其他点联系越大，作用越大（通过颜色可以有更好地体现）
2由于我们节点本身颜色和标签颜色的渲染方式都选的模块化，所以整个图以度大的节点最终呈现出社区稳定
Force Atlas:
基于力导向 (Force-directed) 的算法作为弹簧理论算法的一类典型，被广泛应用于描述社交网络等关系型信息图。它的原理其实非常易懂，我们可以把整张网络想象成一个虚拟的物理系统。系统 中的每个节点都可以看成是一个带有一定能量的放电粒子，粒子与粒子之间存在某种库仑斥力，使它们两两相互排斥。同时，有些粒子间被一些“边”所牵连，这些 边产生类似弹簧的胡克引力，又紧紧牵制着“边”两端的粒子。在粒子间斥力和引力的不断作用下，粒子们从随机无序的初态不断发生位移，逐渐趋于平衡有序的终 态。同时整个物理系统的能量也在不断消耗，经过数次迭代后，粒子之间几乎不再发生相对位移，整个系统达到一种稳定平衡的状态，即能量趋于零。此刻，最终的 这幅理想的社交网络图也基本绘制完成。
基本上绝大多数算法都遵循着这样的原则，即：
将网络看成一个顶点为钢环，边为弹簧的物理系统
不断迭代，使整个系统的总能量达到最小
一个纯JavaScript图表库。ECharts，缩写来自Enterprise Charts，商业级数据图表，一个纯Javascript的图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari等），底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。