社交网络算法可以识别强关系网络，若关系网络；基于好友关系为用户推荐商品或内容；社交网络中人物影响力的计算；金融行业中的反欺诈预测等等方面。

安装igraph

pip install -U python-igraph

如果出现了错误，可以先下载下来，再安装：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

pip install wheel
pip install python_igraph-0.7.1.post6-cp36-cp36m-win_amd64.whl

社交网络算法 ---分析指标

衡量指标：

度（degree）
密度（density）
团（clique）
度中心性（degree centrality）
紧密中心性（closeness centrality）
介数中心性（betweenness centrality）
聚集系数（clustering coefficient）

igraph里面包括的算法

pageRank算法
社区发现算法（基于图结构）
GN算法

社区评价指标

模块度（modularity）
阻断率(Conductance)

案例

权力的游戏里面的社交网络

import csv
edges = []
firstline = True
with open('stormofswords.csv','r') as f:for row in csv.reader(f.read().splitlines()):if firstline == True:firstline = Falsecontinueu,v,weight = [i for i in row]edges.append((u,v,int(weight)))from igraph import Graph as IGraphg = IGraph.TupleList(edges,directed = True,vertex_name_attr="name",edge_attrs=None,weights = True)
print(g)names = g.vs["name"]
weights = g.es["weight"]
print(names)
print(weights)#网络直径：一个网络的直径被定义为网络中最长最短路径
print(g.diameter())
names = g.vs["name"]
print(g.get_diameter)
[names[x] for x in g.get_diameter()]#尝试下 "Jon"到“Margaery”之间的最短路径
print(g.shortest_paths("Jon","Margaery"))
print("---------------------")
print([names[x] for x in g.get_shortest_paths("Jon","Margaery")[0]])
print("---------------------")
#看下“jon”
paths = g.get_all_shortest_paths("Jon")
for p in paths:print([names[x] for x in p])
#度的中心性
print(g.maxdegree())
for p in g.vs:if p.degree() > 15:print(p["name"],p.degree())#最大的度为36个，说明最大的节点联结了36个边

#社区检测（community Detection）
clusters = IGraph.community_walktrap(g,weights="weight").as_clustering()
nodes = [{"name":node["name"]} for node in g.vs]
community ={}
for node in nodes:idx = g.vs.find(name=node["name"]).indexnode["community"] = clusters.membership[idx]if node["community"] not in community:community[node["community"]] = [node["name"]]else:community[node["community"]].append(node["name"])
for c,l in community.items():print("community",c,":",l)

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