Gephi可视化人物关系图

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。

背景知识介绍
图相关的概念和术语
图的度量
实现网络图绘制

一、背景知识
图是一种数据结构
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(Link)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找复杂系统的共性。
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。
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。
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。
四、实现网络绘制
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。
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：

参考博客：https://www.jianshu.com/p/86145943695a

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