HelloWorld

網(wǎng)絡(luò)分析背景知識

圖結(jié)構(gòu)：是研究數(shù)據(jù)元素之間的多對多的關(guān)系。在這種結(jié)構(gòu)中，任意兩個元素之間可能存在關(guān)系。即結(jié)點之間的關(guān)系可以是任意的，圖中任意元素之間都可能相關(guān)。

  sci666  

基于圖論(Graph theory)的網(wǎng)絡(luò)科學(xué)認為，任何非連續(xù)事物之間的關(guān)系都可以用網(wǎng)絡(luò)來表示，通過將互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)的電腦、社會關(guān)系中的個人、生物的基因等不同屬性的實體抽象為節(jié)點(Node)，并用連接(Link)來展示實體之間的關(guān)系，通過量化以節(jié)點和連接為組件的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)指數(shù)(Index)，從而能夠在統(tǒng)一的框架下尋找復(fù)雜系統(tǒng)的共性。

網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖（network analysis）是一款比較火的分析，最近頻繁出現(xiàn)在微生物生態(tài)研究的各大論文里。其實單純看網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的話，只是一種數(shù)據(jù)分析的手段，很早就應(yīng)用在其他領(lǐng)域。然而到了2006年，Proulx等科學(xué)家在TRENDS ECOL EVOL（IF=16.74）發(fā)文，提出網(wǎng)絡(luò)關(guān)系也可以作為一種分析手段應(yīng)用在生態(tài)領(lǐng)域（Proulx et al. 2006）。到了2012年，Barberán等科學(xué)家在ISME發(fā)文，通過構(gòu)建土壤中微生物的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系來研究其共生模式（Barberán et al. 2012）。

目前生態(tài)學(xué)領(lǐng)域大家用到的網(wǎng)絡(luò)圖多為基于群落數(shù)據(jù)相關(guān)性構(gòu)建的Co-occurrence網(wǎng)絡(luò)圖。此類網(wǎng)絡(luò)可以采用R中igraph包、Python 中的Networkx構(gòu)建并實現(xiàn)出圖。當然，除此之外，還有一些非命令行的軟件，例如cytoscape，gephi，pajek，graphviz(dot)，Ucinet等。

其中 Gephi 是開源免費跨平臺基于JVM的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析軟件, 其主要用于各種網(wǎng)絡(luò)和復(fù)雜系統(tǒng)，因它簡單、易學(xué)、出圖美觀而備受青睞。當你打開網(wǎng)絡(luò)圖的大門，第一個映入眼簾的可能就是它，適合入門，被譽為Networker的初戀[扯]。

• 節(jié)點數(shù)（Nodes）： 節(jié)點的個數(shù)。
• 邊數(shù)（Edges）：邊或連接的個數(shù)。
• 平均度（Average degree）： 表示每個節(jié)點連接邊的平均數(shù)，如果絡(luò)圖是無向圖，平均度的計算為 2*edges/nodes。
• 平均路徑長度（Average network distance）： 任意兩個節(jié)點之間的距離的平均值。 反映網(wǎng)絡(luò)中各個節(jié)點間的分離程度。 值越小代表網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的連接度越大。
• 模塊化指數(shù)（Modularity index）： 衡量了網(wǎng)絡(luò)圖結(jié)構(gòu)的模塊化程度。一般>0.44 就說明該網(wǎng)絡(luò)圖達到了一定的模塊化程度 。
• 聚類系數(shù)（Clustering coefficient）： 和平均路徑長度一起，能夠展示所謂的‘小世界’效應(yīng)，從而給出一些節(jié)點聚類或抱團的總體跡象。網(wǎng)絡(luò)的小世界特性指網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的平均路徑小。
• 網(wǎng)絡(luò)直徑（Diameter）： 網(wǎng)絡(luò)圖直徑最大測量長度，即任意兩點都有 1 個最短距離，這些最短距離之中的最大值即為該網(wǎng)絡(luò)圖直徑。

Gephi 實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖繪制

 下文Gephi官網(wǎng)安裝（我略，你不能略）

以CSV格式文件為例：

當然你要打開Gephi?！疚募俊敬蜷_】選擇文件，在點擊下一步的同時注意一下每個參數(shù)的含義是不是你要表達的意思。分別導(dǎo)入節(jié)點文件與邊文件。

導(dǎo)入數(shù)據(jù)

輸入第二個文件時 注意：

導(dǎo)入數(shù)據(jù)

Gephi提供多種布局方式，一般圓形網(wǎng)絡(luò)圖選擇”Fruchterman Reingold”布局格式。點擊【運行】，等布局穩(wěn)定后，點擊 【停止】，生成圓形布局的網(wǎng)絡(luò)圖。

布局調(diào)整

點擊【窗口-統(tǒng)計】面板，分別點擊 【運行】-【關(guān)閉】當然你也可以選擇打印、復(fù)制，保存，最終你還是要選擇關(guān)閉。進行以下6個拓撲參數(shù)的計算:平均度、網(wǎng)絡(luò)直徑、圖密度、模塊化、平均聚類系數(shù)、平均路徑長度。

注：對于無向網(wǎng)絡(luò)圖，平均度和平均加權(quán)度 數(shù)值相同。再次注意：可能會卡。

拓撲參數(shù)計算

點擊【窗口】-【外觀】-【節(jié)點】-大小-數(shù)值設(shè)定，選擇渲染方式為 度，設(shè)置節(jié)點大小的 最大尺寸和最小尺寸（此處分別為20和70），點擊 應(yīng)用。顏色設(shè)置也在外觀節(jié)點中，設(shè)置渲染方式為Modularity Class注意紅色方框里內(nèi)容，從左到右依次為：顏色、大小，標簽顏色、標簽尺寸。

節(jié)點設(shè)置

在【外觀】中選擇【邊】Partition 渲染方式選擇pn即我們數(shù)據(jù)中相關(guān)性標簽；Ranking選擇【度】。如下：

邊設(shè)置

點擊預(yù)覽，修改如下圖紅色方框選項，在 預(yù)覽設(shè)置 面板對網(wǎng)絡(luò)圖進行輸出前的最后修飾。

• 邊框?qū)挾龋涸O(shè)為0.0，不顯示節(jié)點邊框。
• 顯示標簽：打勾，顯示節(jié)點標簽。
• 字體：此處修改為 Times New Roman 23號 加粗
• 縮短標簽：打勾，不然標簽會過長導(dǎo)致相互覆蓋。
• 厚度：根據(jù)顯示需要修改邊線厚度，此處改為5。
• 重新調(diào)整權(quán)重：打勾，根據(jù)邊線權(quán)重顯示不同厚度。

另外的選項可根據(jù)需要自行調(diào)整。在之前的設(shè)置中也可以通過預(yù)覽來查看效果，一步一步調(diào)整。

效果圖

Gephi 支持多種格式的輸出：SVG、PNG、PDF、gexf圖文件等。

導(dǎo)出格式

 

1. 節(jié)點：相同顏色是同一個門；節(jié)點大小表示連接度；
2. 邊：紅色正相關(guān)，藍色負相關(guān)（spearman），粗細表示相關(guān)系數(shù)絕對值大??；

導(dǎo)出的矢量圖可用AI等圖形編輯軟件進一步修改，圖形文件也可以用腳本來處理，圖個性化地添加圖例等。圖文件也是一種標簽語言。

讓大家見識一下，開頭HelloWorld的代碼：

GEXF (Graph Exchange XML Format) 是一種描述復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的語言，包括復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)等等。最初是由Gephi項目2007年確立。生成gexf需要用到布局算法, 常見的有 Force-directed_graph_drawing 力導(dǎo)向算法, 算法的核心思想是節(jié)點之間產(chǎn)生斥力,邊給兩個節(jié)點提供拉力,通過多次迭代最后維持一個穩(wěn)定狀態(tài)，手動實現(xiàn)布局算法還是有一些復(fù)雜度的,好在gephi-tookit組件提供了API來處理數(shù)據(jù), 首先在maven項目中加入gephi的倉庫和依賴。

一個花的例子：How Programmers Relate based on Google Searches

How Programmers Relate

難點在哪？

1. 現(xiàn)有的數(shù)據(jù)到Gephi需要的數(shù)據(jù)格式。
2. 布局與配色

3. Gephi 沒有生成圖例

參考：

gephi 中文教程|視頻
gephi 官網(wǎng)
Co-occurrence網(wǎng)絡(luò)圖在R中的實現(xiàn)
從《你的名字》學(xué)做“網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖”——Gephi篇
R||Network
Python · Networkx
GEXF File Format
模塊度Q——復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)劃分評價標準
如何將枯燥的大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)為可視化的圖和動畫？
學(xué)習(xí)新技術(shù)時你應(yīng)當掌握的『最少必要知識』
Revelle, W. & Revelle, M. W. Package ‘psych’. The Comprehensive R Archive Network (2015).
Bastian, M., Heymann, S. & Jacomy, M. Gephi: an open source software for exploring andmanipulating networks. Icwsm 8, 361-362 (2009).
Newman, M. E. Modularity and community structure in networks. Proceedings of the national academy of sciences 103, 8577-8582 (2006).
Barberan, A., Bates, S. T., Casamayor, E. O. & Fierer, N. Using network analysis to explore cooccurrence patterns in soil microbial communities. The ISME journal 6, 343-351,doi:10.1038/ismej.2011.119 (2012）