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这个问题的灵感来自highscalability.com 上的文章“为什么 Facebook、Digg 和 Twitter 如此难以扩展？ ”

那么有哪些数据库系统（无论多么晦涩难懂）能够更好地处理这种类型的数据呢？

包 NetworkX 是否可以用于绘制具有分布给出的权重的复杂网络，例如幂律？那么我可以写一个代码来绘制权重分布或强度分布，甚至进一步绘制一个节点的加权平均最近邻度吗？然后为每类相似程度或相似强度等着色。

我有一个由大约 300 个节点组成的复杂网络的大量数据，以及有关各个 egdes 权重的数据。绘制这样一个网络的最佳方法是什么？

我正在寻找关于图形分析库或框架的好的推荐，最好是 C++ 或 java。我找到了一些图形库，</p>

https://stackoverflow.com/questions/3010805/scalable-parallel-large-graph-analysis-library

这个网页给出了一些可能的解决方案：</p>

• C++——最可行的解决方案似乎是Boost Graph Library 和Parallel Boost Graph Library。我也在关注 MTGL，尽管它更倾向于像 Cray XMT 这样的大规模多线程硬件架构。最后，我已将 LEMON 添加到我的列表中以供考虑。• C - igraph 和 SNAP（小世界网络分析和分区）；后者使用 OpenMP 在 SMP 系统上进行并行处理。• Java - 我在这里还没有发现并行库，但 JGraphT 和 JUNG 可能是非并行领域的主要竞争者。• Python - igraph 和 NetworkX 看起来是最可靠的选择，尽管两者都不是并行的。BGL 曾经有 Python 绑定，但现在不受支持；2005 年的最后一个版本现在看起来已经过时了。

但我不确定我应该根据自己的需要使用哪一个：</p>

1. 良好的数据结构和算法。它可以分析复杂网络的属性。
2. Scalable：我可以在上面修改和实现我的算法
3. 可以分析具有数百万个节点和边的图/网络
4. 复杂网络可以自己制作会更好，节省我寻找真正复杂网络的时间。

分析能力和可扩展性是我最关心的问题。有没有人有建议。任何建议都会有所帮助。

我刚刚开始掌握复杂网络和社交网络分析背后的想法和技术。我似乎总是在数据准备阶段绊倒并陷入困境。我经常在 Google Refine 中有一个数据集，它基本上是一堆以某种方式相关的行。例如，目前我有一份他们参加过的组织和活动的列表（有些重复，因为一个组织可能派了多个代表参加活动）

所以我可以看到组织将是我图表上的节点，并且如果他们都参加了同一个活动，它们之间的关系就存在，但是我不知道我如何将这个数据集转换为 NWB、Gephi 等工具的格式， R 或 Tulip 会理解。

我经常发现自己有一个数据集，我可以看到列之间的关系，但我不知道下一步应该采取哪些步骤来准备我的数据，以便通过此类工具导入以探索关系。我浏览了支持文件类型的文档，我的猜测是在 Refine 中使用 RDF 骨架工具做一些事情并采用链接数据样式方法可能是一个可能的解决方案，但我没有运气。

任何有关数据准备的提示将不胜感激。

假设我有一个无向、未加权的图，带有“N”（比如说）个顶点。我试图找到图形顶点的坐标。

我似乎不明白，我们如何获得图形的坐标，而不提供任何功能。有没有我们采用的标准方法来获取图形的坐标？

我需要这些坐标，因为我想将它们用作 fd3 程序的输入参数（通过收集它们并放置在文件中并将该文件作为参数提供），以计算网络的分形维数（给定图形坐标）。

我很高兴，igraph 0.6 有可能从 Nexus 存储库轻松获取网络数据。我已经存储了几个网络，我想让它们尽可能符合 nexus-conform。

关于存储在Nexus 存储库中的网络属性，我有两个问题。

图表有推荐的属性吗？我找到了几个属性：姓名、作者、引文、描述（在纽曼网络中）、URL

是否有针对特殊（例如推荐）属性使用大写属性的政策？

我正在寻找在 Foursquare 或 Instagram 上做一个复杂的网络（小世界、中介、签到的可能性等）项目。我的最低要求是 300 个节点。

但是，我不确定可以在这些网络上进行哪些分析，即可以收集哪些数据，如何进行以及可以进行哪些分析（例如可以回答哪些问题）。另外，Like FB 将 API 限制为仅限用户使用，即我只能通过我的用户帐户使用 API，我想知道 Foursquare 或 Instagram 上是否有类似的限制。

请帮帮我，因为我时间紧迫，需要尽快决定我的项目。

PS：我知道这不是一个“编码”问题。但是与网络有关，这是大多数开发人员所在的地方。所以我想我会征求你们的建议。

我希望 b 与 members(c) 相同，因为有 33 个步骤。但是为什么 b 与成员资格（c）不同？

很抱歉这个简单的问题，但有没有办法确定一个完全连接的图？我读过一些论文，表明图的总连通性是图分析的先决条件。我通过 Matlab 的一些图形分析工具箱搜索确定连通性的此类函数，但这些工具箱中似乎至少没有提供任何功能。你能给我任何建议吗？非常感谢！

在文档中， http: //igraph.sourceforge.net/doc/R/read.graph.html

NCOL 格式

大图布局程序 ( http://bioinformatics.icmb.utexas.edu/lgl )使用这种格式，它只是一个符号加权边列表。它是一个简单的文本文件，每行一个边。一条边由两个用空格分隔的符号顶点名称定义。（符号顶点名称本身不能包含空格。）它们后面可能跟着一个可选数字，这将是边的权重；该数字可以是负数，也可以是科学计数法。如果没有为边指定权重，则假定它为零。

结果图总是无向的。LGL 不能处理包含多个或循环边缘的文件，但是这里没有检查，因为 igraph 对这些很满意。

句子（结果图总是无向的。）是什么意思？

我使用 ncol 格式读取数据。

结果为真。所以我认为图表是有向的。但是为什么文档说结果图总是无向的？