⼤家好，昨天跟⼤家介绍了⼀下在⽂本中抽取出⼈物关系，今天将利⽤gephi来绘制⼈物关系图。
1. 背景知识介绍
2. 图相关的概念和术语
3. 图的度量
4. 实现⽹络图绘制
⼀、背景知识
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图结构：是研究数据元素之间的多对多的关系。在这种结构中，任意两个元素之间可能存在关系。即结点之间的关系可以是任意的，图中任意元素之间都可能相关。
基于图论(Graph theory)的⽹络科学认为，任何⾮连续事物之间的关系都可以⽤⽹络来表⽰，通过将互联⽹内的电脑、社会关系中的个⼈、⽣物的基因等不同属性的实体抽象为节点(Node)，并⽤连接(Li nk)来展⽰实体之间的关系，通过量化以节点和连接为组件的⽹络结构指数(Index)，从⽽能够在统⼀的框架下寻复杂系统的共性。
其中 Gephi 是开源免费跨平台基于JVM的复杂⽹络分析软件, 其主要⽤于各种⽹络和复杂系统，因它简单、易学、出图美观⽽备受青睐。
⼆、图的相关概念
1）节点与边
2）⽆向图和有向图
3）Co-occurrence⽹络与相关性⽹络图（两个矩阵的相关性）
4）权：图中的边或弧上有附加的数量信息，这种可反映边或弧的某种特征的数据成为权。
异频5）⽹：图上的边或弧带权则称为⽹。可分为有向⽹和⽆向⽹。
6）度：在⽆向图中，与顶点v关联的边的条数成为顶点v的度。有向图中，则以顶点v为弧尾的弧的条数成为顶点v的出度，以顶点v为弧头的弧的条数成为顶点v的⼊度，⽽顶点v的度=出度+⼊度。图中各点度数之和是边（或弧）的条数的2倍。 三、图的度量
节点数（Nodes）： 节点的个数。
边数（Edges）：边或连接的个数。
平均度（Average degree）： 表⽰每个节点连接边的平均数，如果络图是⽆向图，平均度的计算为 2*edges/nodes。
平均路径长度（Average network distance）： 任意两个节点之间的距离的平均值。 反映⽹络中各个节点间的分离程度。 值越⼩代表⽹络中节点的连接度越⼤。
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模块化指数（Modularity index）： 衡量了⽹络图结构的模块化程度。⼀般>0.44 就说明该⽹络图达到了⼀定的模块化程度 。
聚类系数（Clustering coefficient）： 和平均路径长度⼀起，能够展⽰所谓的‘⼩世界’效应，从⽽给出⼀些节点聚类或抱团的总体迹象。⽹络的⼩世界特性指⽹络节点的平均路径⼩。
⽹络直径（Diameter）： ⽹络图直径最⼤测量长度，即任意两点都有 1 个最短距离，这些最短距离之中的最⼤值即为该⽹络图直径。
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四、实现⽹络绘制
加热膜1、gephi安装（上篇⽂章已有介绍，如果有需要的话可以参考）
2、数据处理
1）边⽂件（(edge)：前两列为节点ID，另⼀列为相关系数。
2）节点⽂件(node)：⼀列节点ID，⼀列节点类型
3、导⼊数据
【⽂件】→【打开】选择⽂件，在点击下⼀步的同时注意⼀下每个参数的含义是不是你要表达的意思。分别导⼊节点⽂件与边⽂件。 输⼊第⼆个（边⽂件），注意：
节点⽂件
边⽂件
4、设置布局样式
gephi提供多种布局⽅式，⼀般圆形⽹络图选择Fruchterman Reingold，布局格式。点击【运⾏】，等布局稳定后，点击 【停⽌】，⽣成圆形布局的⽹络图。
5、⽹络拓扑计算
点击【窗⼝-统计】⾯板，分别点击 【运⾏】-【关闭】当然你也可以选择打印、复制，保存，最终你还是要选择关闭。进⾏以下6个拓扑参数的计算：平均度、⽹络直径、图密度、模块化、平均聚类系数、平均路径长度。
6）节点设定
点击【窗⼝】-【外观】-【节点】-⼤⼩-数值设定，选择渲染⽅式为 度，设置节点⼤⼩的 最⼤尺⼨和最⼩尺⼨（此处分别为20和70），点击 应⽤。
7）边设定
在【外观】中选择【边】Partition 渲染⽅式选择pn即我们数据中相关性标签；Ranking选择【边权重】。
8）预览修饰
点击预览，修改如下图红⾊⽅框选项，在 预览设置 ⾯板对⽹络图进⾏输出前的最后修饰。
边框宽度：设为0.0，不显⽰节点边框。
显⽰标签：打勾，显⽰节点标签。
字体：此处修改为 Times New Roman 23号 加粗，倘若为中⽂，⼀定要选择中⽂字体，否则会出现乱码。
缩短标签：打勾，不然标签会过长导致相互覆盖。
厚度：根据显⽰需要修改边线厚度，此处改为5。
重新调整权重：打勾，根据边线权重显⽰不同厚度。
verticalsync可根据⾃⼰的选项⾃⾏调整，⼀步步刷新来看是否满⾜⾃⼰的需求。
因为我数据量很⼤，因此选取了⼀部分数据来实现，故此得到关系图如下：
