Gephi戦闘チュートリアル：ゼロからスタート

DATE：2018年10月22日夜02時20分30秒
キーワード：Gephi、janusgraph、可視化、グラフチュートリアル、gephi、gephiチュートリアル、gephiダウンロード
説明：Gephiは、ネットワーク分析の分野におけるデータの可視化ソフトウェアで、開発者はそれを置きます希望はある：「データのPhotoshopの可視化」になるためには、Windows、Linux、およびMac OSシステム上で実行することができます。
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マップ

説明

Gephiはそれが上に置かれ、フィールドのデータの可視化ソフトウェアの開発者の希望のネットワーク分析である：「データのPhotoshopの可視化」になるためには、Windows、Linux、およびMac OSシステム上で実行することができます。

機能

クイックビルトインのOpenGLエンジンでサポートされている、Gephiは非常に大規模なネットワークプッシュ封筒を利用することができます。百万ネットワーク要素までの可視化。すべての操作をリアルタイムで（例えば、レイアウト、フィルタ、ドラッグ）を実行します。
同じ処理のPhotoshop™グラフィックスのように、視覚的にUIの中心に、インストールして簡単に使用するのは簡単。
サポートモジュラー拡張Gephiとプラグインの開発、簡単によく書かれたAPIまたは再利用によって拡張することができますNetBeansプラットフォーム上に構築されたアーキテクチャ。

インストールGephi

ゴーGephi公式サイト、インストール用に対応したバージョンをダウンロードしてください。

Gephi特長

レイアウト、セグメンテーション、ソート、フィルタリング、統計

レイアウト（レイアウト）：アルゴリズムの規則に従って自動美化グラフィカルツール。

Gephi 12は、レイアウトを提供し、6つの第6の主要なレイアウトツール、レイアウトツールの補助が続きます。

最も一般的に使用される：力ガイドアルゴリズム（フォースアトラスとForceAtlas2）、レイアウトおよびフー（Yifanのフー、Yifanの胡比、Yifanのフーマルチレベル）円形のレイアウト。

フォースアトラスと力Atlas2

Force Atlas及Force Atlas2为力引导布局，力引导布局方法能够产生相当优美的网络布局，并充分展现网络的整体结构及其自同构特征，所以在网络节点布局技术相关文献中该方法占据了主导地位。

力引导布局即模仿物理世界的引力和斥力，自动布局直到力平衡；Force Atlas布局使图更紧凑，可读性强，并且显示大于hub的中心化权限（吸引力分布选项），自动稳定提高布局的衔接。
Fruchterman Reingold布局

Fruchterman和Reingold基于再次改进的弹性模型提出了FR算法。该算法遵循两个简单的原则：有边连接的节点应该互相靠近；节点间不能离得太近。FR算法建立在粒子物理理论的基础上，将图中的节点模拟成原子，通过模拟原子间的力场来计算节点间的位置关系。算法通过考虑原子间引力和斥力的互相作用，计算得到节点的速度和加速度。依照类似原子或者行星的运动规律，系统最终进入一种动态平衡状态。
Yifan Hu多水平布局

Yifan Hu、Yifan Hu比例、Yifan Hu多水平为胡一凡布局,Yifan Hu多水平布局适用于非常大的图形，特点是粗化图形，减少计算量，运行速度比较快。

分割(Partition)： 分割也是一种归类，把值相同的节点或边用不同的颜色标示出来，还可把值相同的节点组合成一个节点。

度中心性(Degree Centrality)： 在网络分析中刻画节点中心性（Centrality）的最直接度量指标，一个节点的节点度越大就意味着这个节点的度中心性越高，该节点在网络中就越重要。
中介中心性(Between Centrality)： 度量一个节点出现在网络中最短路径上的频率。
接近中心性(Closeness Centrality)： 反映在网络中某一节点与其他节点之间的接近程度。将一个节点到所有其他节点的最短路径距离的累加起来的倒数表示接近性中心性。即对于一个节点，它距离其他节点越近，那么它的接近性中心性越大。
特征向量中心性(Eigenvector Centrality)： 一个节点的重要性既取决于其邻居节点的数量（即该节点的度），也取决于其邻居节点的重要性。
离心率： 从一个给定起始节点到距其最远节点的距离。

排序(Ranking)： 根据一些值对节点和标签进行归类和排序，并把排序以大小、颜色的形式应用到节点和标签上。
过滤(Filters)： 在作图过程中经常需要把一些值相同的节点或边选择出来，此时需要用到过滤工具，通过过滤功能实现选择或者将符合条件的节点和边过滤出来。
统计(Statistics)： 根据内置的算法对节点和边的属性值做运算，并把运算结果存入节点和边的属性里面，供分割和排名使用。

degree(平均度)： 计算每个节点的度，并统计相同度的节点数量

平均度：有向图：所有点的度数总和/节点数*2 无向图：所有点的度数总和/节点数

在图上能够，看出每个度所占的百分比，能够看到每种度用不同颜色标示

通过这个可以看出哪些节点的度高，反应出连接他的点就多，就越关键
weightedDegree(平均加权度)： 加权入度加权出度加权度

有向图：取得每个点的边，如果该边的源为该节点，那么该边的权重为加权出度，反之亦然。计算出每个点的加权出度，入度和度

其实平均度是平均加权度的一个特例，平均度的每条边的权重为1

加权度为加权出度和入度的总和

计算同样入度出度的节点个数

无向图：取得每个点的边，将边的权重求和，即为该点的加权度

平均加权度：　有向图：加权度总和／２＊节点数无向图：加权度总和／节点数
GraphDistance(网络直径)： 指网络任意两节点间距离的最大值。
graphdensity(图密度)：

无向图：边数2 / （节点数节点数-节点数）

有向图：边数 / （节点数*节点数-节点数）

大概理解：（节点数*节点数-节点数）这个计算出最多的连接边数(不包含连自己) ，用实际边数除以最大可能边数，即为密度，结果越大表示图中节点连接越紧密
hits(点击次数)： 分析经典的基于超链接分析的主题搜索

计算2个值

authority: 每个节点入度的比值。简单的，就是总的节点的入度和，除以该节点入度和，提现节点重要性，或者页面的重要性，被链接的多，说明入度多，就跟重要

计算每个引入（指向该节点）该节点（有入度的节点）的节点的hub(初始为1)总和，用该值除以所有点的authority值

hub：

计算每个引入（指向该节点）该节点（有出度的节点）的节点的 authority (初始为1)总和，用该值除以所有点的 hub 值
modularity(模块化)： 一种聚类算法
平均路径长度： 指所有点对之间的最短路径的算术平均值。