開源免費跨平臺基于JVM的復雜網絡分析軟件Gephi簡介

Gephi是一款開源免費跨平臺基于JVM的復雜網絡分析軟件, 其主要用于各種網絡和復雜系統, 特別是在處理網絡關系數據這方面很有優勢,下面是兩個不錯的例子

• 編程語言關系圖
</ul>



• 微博傳播分析
</ul>



那么,我們拿到圖數據后, 應該如何畫出這個圖表呢？

圖表繪制

通過分析上面兩個例子的代碼可知,前端插件用的都是 sigma.js ,但是在展示網絡數據的時候插件并不會自動的對節點和邊進行布局,需要通過后臺傳給前臺數據文件,常用的有兩種格式 json 和 gexf

雖然gephi是一個gui程序,但是它提供了一套叫 gephi-toolkit 的東西,可以方便的編程化方式處理數據, 首先加入gephi倉庫并引入依賴

<repositories>
     <repository>
            <id>gephi-snapshots</id>
            <name>Gephi Snapshots</name>
            <url>http://nexus.gephi.org/nexus/content/repositories/snapshots/</url>
     </repository>
     <repository>
            <id>gephi-releases</id>
            <name>Gephi Releases</name>
            <url>http://nexus.gephi.org/nexus/content/repositories/releases/</url>
     </repository>
</repositories>
<dependencies>
    <dependency>
            <groupId>org.gephi</groupId>
            <artifactId>gephi-toolkit</artifactId>
            <version>0.8.2</version>
    </dependency>
</dependencies>




添加依賴完成之后,可以參考這個 slide 熟悉一下API

布局算法

布局算法是圖算法的一大部分, 常用的有 Force-directed_graph_drawing 力導向算法, 其基本思想是:

• 對網絡狀態進行初始化
• 計算每次迭代局部區域內，兩兩節點間的斥力所產生的單位位移（一般為正值）
• 計算每次迭代每條邊的引力對兩端節點所產生的單位位移（一般為負值）
• 上面兩步中的斥力和引力系數直接影響到最終態的理想效果，它與節點間的距離、節點在系統所在區域的平均單位區域均有關，需要開發人員在實踐中不斷調整
• 累加所有節點的單位位移，結合單次最大移動距離確定每個節點新的位置
• 迭代n次,達到最優效果
</ul>

gephi-tookit中也自帶了幾種布局算法, 而且易于使用, 如果你的數據源是數據庫, 可以參考 這個例子 ,當然也可以純手工構建一個圖, 示例代碼如下所示:

ProjectController pc = Lookup.getDefault().lookup(ProjectController.class);
pc.newProject();
Workspace workspace = pc.getCurrentWorkspace();

//Generate a new random graph into a container
Container container = Lookup.getDefault().lookup(ContainerFactory.class).newContainer();
GraphModel graphModel = Lookup.getDefault().lookup(GraphController.class).getModel();
DirectedGraph graph = graphModel.getDirectedGraph();
Node n0 = graphModel.factory().newNode("n0");
n0.getNodeData().setLabel("n0");
Node n1 = graphModel.factory().newNode("n1");
n1.getNodeData().setLabel("n1");
Edge edge = graphModel.factory().newEdge(n0, n1, 1f, true);
graph.addNode(n0);
graph.addNode(n1);
graph.addEdge(edge);
for(int i = 0 ; i < 100; i++) {
   Node ntmp = graphModel.factory().newNode("tmp" + i);
   Edge edgetmp = graphModel.factory().newEdge(n0, ntmp, 1f, true);
graph.addNode(ntmp);
   graph.addEdge(edgetmp);
}
System.out.println("Nodes: " + graph.getNodeCount());
System.out.println("Edges: " + graph.getEdgeCount());
//Layout for 15 seconds
AutoLayout autoLayout = new AutoLayout(20, TimeUnit.SECONDS);
autoLayout.setGraphModel(graphModel);
YifanHuLayout firstLayout = new YifanHuLayout(null, new StepDisplacement(1f));
ForceAtlasLayout secondLayout = new ForceAtlasLayout(null);
AutoLayout.DynamicProperty adjustBySizeProperty = AutoLayout.createDynamicProperty("forceAtlas.adjustSizes.name", Boolean.TRUE, 0.1f);//True after 10% of layout time
AutoLayout.DynamicProperty repulsionProperty = AutoLayout.createDynamicProperty("forceAtlas.repulsionStrength.name", new Double(500.), 0f);//500 for the complete period
autoLayout.addLayout(firstLayout, 0.9f);
autoLayout.addLayout(secondLayout, 0.1f, new AutoLayout.DynamicProperty[]{adjustBySizeProperty, repulsionProperty});
autoLayout.execute();
//Export pdf & gexf
ExportController ec = Lookup.getDefault().lookup(ExportController.class);
try {

File pdfFile = new File("/tmp/data.pdf");
File gexfFile = new File("/tmp/data.gexf");

pdfFile.getParentFile().mkdirs();
gexfFile.getParentFile().mkdirs();
ec.exportFile(pdfFile);
ec.exportFile(gexfFile);

} catch (IOException ex) {
    ex.printStackTrace();
}</pre>

其中導出的 gexf 數據文件可以用于 sigmajs的展示 

參考資料 


http://gephi.github.io/ 

http://www.slideshare.net/gephi/gephi-toolkit-tutorialtoolkit 

https://github.com/gephi/gephi/wiki/How-to-code-with-the-Toolkit 
</ol>

THE END 


聲明: 本文 “Gephi簡介” 采用 CC BY-NC-SA 4.0 協議進行授權. 
轉載請注明原文地址: http://stackbox.org/2015-08-about-gephi/index.html