复杂网络分析工具及其比较(…_复杂网络分析软件比较-程序员宅基地

技术标签: 数据挖掘与机器学习  

转自:http://bbs.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=404069&do=blog&id=297233&page=3#comment

 

刚加入复杂网络圈子,暂时还没有成熟的研究内容,先发个资料性的东西占坑:
作复杂网络研究离不开对各种实际或模拟网络的统计、计算、绘图等工作。对于一般性的工作,我们可以用PajekNetdrawUcinet等软件完成。但对一些特殊应用(比如自己开发了一个新模型),现有的软件不能提供相应的建模或计算功能,这时就必须要通过编程的办法来解决问题了。

在这篇文章中,向大家介绍我使用过的4个面向图论及复杂网络分析的程序库,它们可以(分别或同时)用C、C++、C#和Python等语言调用。同时这些库都是开源的,可以通过研读它们的源代码提高编程水平。

好,下边开始介绍,第一位出场的是:

一、Boost Graph Library —— “准”C++标准库

Boost Graph Library(BGL)是C++ Boost库的成员之一。Boost是一个经过千锤百炼的C++库,作为标准模板库STL的后备,是C++标准化进程的发动机之一。Boost库由C++标准委员会库工作组成员发起,在C++社区中影响甚大,是不折不扣的“准”标准库。

BGL的特点是灵活性和高运行效率。BGL是以模板的形式提供的,这意味着你可以在模板的基础上创建自己的类型,比如自定义的节点类。BGL的开发者是世界上最顶尖的C++专家,这个库中实现的各种图算法具有非常高的执行效率,而且BGL本身具有工业强度,你可以放心的使用它。此外,BGL的代码结构良好,是非常值得研读的精品,对于学习算法与数据结构会有很大的帮助。

从我的角度来看,BGL的缺点是没有提供复杂网络分析的算法,所以在实际中我使用的还不多。建议对于分析大规模的网络问题时使用这个库,利用它良好的图数据结构,开发自己的复杂网络分析算法,将会获得很高的执行效率。

参考资源:
BGL官方网站:http://www.boost.org/doc/libs/1_42_0/libs/graph/
技术书籍《The Boost Graph Library》,作者: Jeremy G. Siek,Lie-Quan Lee,Andrew Lumsdaine,见:http://www.douban.com/subject/1463103/
《使用Boost Graph library》,一个简短的BGL使用介绍,适合快速上手,见:http://www.cppprog.com/2009/0408/100.html
《Boost Graph Library 学习笔记》,讨论学习BGL中遇到的问题,见:http://blog.csdn.net/magicblue/archive/2009/05/22/4208976.aspx

二、QuickGraph —— .NET平台下的BGL

QuickGraph是一个用C#语言编写的.NET组件库,所提供的算法与BGL类似,可以看作是Boost Graph Library在.NET平台下的实现。目前QuickGraph的最高版本是3.3,支持.NET 2.0和.NET 3.5平台。

对于复杂网络研究,QuickGraph能够提供的帮助与BGL基本类似。如果你对C#语言(以及其它支持.NET的语言)比较熟悉,可以考虑选择这个库。但由于.NET程序是在虚拟机下运行的原因,所以效率不够高,不适合处理大规模的计算问题。


参考资源:
QuickGraph官方网站:http://www.codeplex.com/quickgraph
中文资料暂时还找不到。

三、igraph —— C语言写的复杂网络分析库

igraph是一个建立和操纵无向图、有向图的开源C程序库,它既包含经典图论里的各种算法(例如最小支撑树、网络流等),也包含了最近的出现的一些网络分析算法(如社团结构搜索等)。

igraph是C写的,这意味着你很容易在C/C++中使用它。如果你不熟悉这两种语言,或者觉得用C/C++太繁琐的话,igraph还提供了R语言(一种国外很流行的统计分析语言)和Python语言的接口,所以也很适合科研人员使用(我现在用的是Python,调用igraph很简单)。

参考资料:
igraph官方网站:http://igraph.sourceforge.net/
关于Python语言的介绍,见:http://zh.wikipedia.org/wiki/Python
关于R语言的介绍,见:http://zh.wikipedia.org/wiki/R语言

四、NetworkX —— 全面支持复杂网络分析的Python包

NetworkX是一个创建和操纵复杂网络,并对复杂网络的结构、功能和动力学进行研究的Python包,它提供了目前应用最广泛的一些复杂网络分析算法,当然也包括基本的经典图论算法。NetworkX目前只能在Python语言中使用(这也是我学Python的原因之一,见《从C#到Python —— 谈谈我学习Python一周来的体会》)。

我个人认为NetworkX比igraph要好用,因为NetworkX的文档更清晰易读,程序结构组织得也很好,我现在主要在用这个包。但NetworkX的执行效率多数情况下会比igraph要低(见Drew Conway所作的对比:http://files.meetup.com/1406240/sna_in_R.pdf)。所以也不适合作太大规模的网络分析计算。此外,NetworkX和Python的一个绘图包——Matplotlib结合得很好,可很方便地进行复杂网络可视化。

参考资源:
NetworkX官方网站:http://networkx.lanl.gov/
Matplotlib(科学绘图的Python包):http://matplotlib.sourceforge.net


五、总结

本文介绍了图论与复杂网络研究常用的一些程序库。用好这些程序库(以及其它一些软件工具),可以避免我们无谓的re-invent the wheel,从而提高工作效率。在网上了解到,国外同行用这些库的很多,而在国内还很少搜索到这方面的资料(除了BGL)。作为我进复杂网络圈的敲门砖,向各位圈友推荐这几个库。另外,我近期正在学习Python和NetworkX,如果您感兴趣,欢迎和我交流:)


附:几个库的开发及调用语言对比(*看来学Python还是不错的,这几个库都可以调用-_-)

库名称 原始开发语言 可用某语言调用
BGL C++ C++/ Python(通过boost-python)
QuickGraph    C#
支持.NET平台的任何语言(Python程序员可用IronPython)
igraph        C C/C++/R/Python(理论上至少有50种语言可直接或间接调用C程序)
NetworkX      Python Python


                               
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/nuoline/article/details/8610718

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