Gephi快速入门

简介: Gephi快速入门


Gephi被称为“数据可视化领域的Photoshop”,是一款开源免费跨平台基于JVM的复杂网络分析软件,主要用于各种网络和复杂系统,动态和分层图的交互可视化与探测开源工具。

本文参考Gephi官网的入门手册,介绍Gephi的基本使用。

Gephi版本:0.10。

数据集:LesMiserables.gexf(维克多雨果的《悲惨世界》)

1. 导入文件(Import file)

点击File-Open打开文件LesMiserables.gexf后显示:

  • Number of nodes
  • Number of edges
  • Type of graph

点击ok,显示图像如下(由于节点开始时随机分布的,因此图像会略有不同)。

使用鼠标滚轮调整图形大小

使用鼠标右键调整图形位置

使用底部的滑块调整线条和箭头的粗细

使用放大镜重置位置

2. 布局(Layout)

Gephi的核心就是通过布局算法确定图形布局,默认提供12种布局,详见Gehpi的网络布局

使用左侧面板的Layout模块,选择Force Altas,设置Repulsion strength(斥力)为10000。

点击run启动算法,点击stop停止算法,显示图形如下:

3. 排序(Ranking)

排序是根据节点的指标和标签对其进行排序和归类,并以大小、颜色的形式应用到节点上。

选择Nodes-Ranking-Degree

点击Apply

4. 指标(Metrics)

可计算的指标包括:

  • 图直径(Diameter)
  • 平均路径长度(Average Path Length):网络中任意两个节点之间的距离的平均值
  • 聚类系数(Clustering Coefficient):衡量节点聚集的程度
  • PageRank
  • HITS
  • 介数中心性(Betweeness Centrality)
  • 接近中心性(Closeness Centrality)
  • 离心率(Eccentricity)
  • 社区发现(Community Detection)

计算网络的平均路径长度(average path length):选择右侧面板的Statistics模块,选择Avg. Path Length,点击run

选择Directed,点击OK计算指标。

显示结果如下:

通过计算平均路径长度可得到以下三个值:

  • Betweeness Centrality
  • Closeness Centrality
  • Eccentricity

返回Ranking模块,在列表中选择Degree指标,设置size:最小尺寸10,最大尺寸50

点击apply

再次选择Layout模块,选中Adjust by Sizes

点击run,重新布局

5. 标签(Label)

(1)显示节点标签

(2)设置标签大小

(3)使用滑块设置标签大小

显示如下:

6. 社区发现(Community detection)

社区发现是网络分析的核心,Gephi实现了Louvain算法,该算法是一种基于模块度的社区发现算法。

选择左侧面板的Statistics模块,选择Modularity,点击run

点击ok,显示结果如下

社区发现算法为每个节点创建了一个"Modularity Class"值,选中左侧面板的Partition模块,选择Modularity Class

可通过Data Laboratory查看具体指标

点击apply为节点着色,显示如下

7. 过滤(Filter)

通过创建过滤器可隐藏网络的节点和边

选择右侧面板的Filter模块,选择 “Topology” 分类下的“Degree Range”

将其拖拽到Queries

显示如下:

点击Degree Range,激活Filter,并移动滑块将下界设置为2,

点击Filter

8. 预览(Preview)

选择Preview选项卡

完成属性设置后,

点击Refresh,显示如下

可导出为SVG/PDF/PNG

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