作
业
报
告
**作业名称 自选网络分析 **
**学生姓名 曾培圣 **
**学 号 2019210025 **
**专业班级 19级交通工程2班 **
**指导教师 王世广 **
**院系名称 **
2021年 12月 21日
第一部分：全国航空航线网络分析
一 gephi 3
1.1 在excel中处理数据 3
1.2 在gephi中导入数据 4
1.2.1 先将点表格和边表格导出为csv文件。 4
1.2.2 在gephi中导入数据表格，选择合适的解码方式。 5
1.3 在gephi中执行可视化 5
1.3.1 在gephi中先选择使用map of countries 选择china生成中国背景。 5
1.3.2 再选择使用geo layout，使坐标匹配。 5
1.3.3 再通过调整颜色，大小进行可视化。 5
1.3.4 在预览窗口调整一些细节，如边框宽度为0，线条弯曲等。 6
1.4 在gephi中导出矢量文件 7
1.5 在gephi中对指标进行统计 7
二 ai 9
2.1 导入矢量文件 9
2.2 进行适当修改 9
2.2.1 导入中国边界矢量文件。 9
2.2.2 将区域颜色，调整填充颜色和透明度等。 10
2.3 导出为PS文件 10
三 ps 11
3.1 导入PS文件 11
3.2 进行美观，美化 11
3.2.1 可以将图层分别合并成点图层和边图层等，方便统一处理。 11
3.2.2 通过高斯模糊和滤色叠加等操作可以使图片效果更加明显。 11
四 excel 12
4.1 各航空公司延误统计 12
4.1.1 各航空公司延误次数统计 12
4.1.2 各航空公司平均延误时长统计 13
4.2 各航空公司起点统计 13
4.3 城市作为航线出发点统计分析 14
第二部分：红楼梦人物分析
一 导入数据 18
1.1 分别导入，节点和边数据。 18
1.2 对节点进行过滤。 19
二 进行布局 19
2.1 外观设置 19
2.2 布局设置 22
三 统计分析 24
3.1 模块化 24
3.2 PageRank 24
3.3 改变显示方式 24
** **
全国航空航线网络分析
1 gephi
1.1 在excel中处理数据
对初始航班数据删除重复项，提取城市，以及坐标，处理成gephi可以处理的点表格和边表格格式。
图 1原始航班数据
图 2点表格
图 3边表格
1.2 在gephi中导入数据
1.2.1 先将点表格和边表格导出为csv文件。
1.2.2 在gephi中导入数据表格，选择合适的解码方式。
图 4选择GBK格式
图 5gephi中数据表格
1.3 在gephi中执行可视化
1.3.1 在gephi中先选择使用map of countries 选择china生成中国背景。
图 6使用Map of Countries
1.3.2 再选择使用geo layout，使坐标匹配。
图 7使用Geo Layout
1.3.3 再通过调整颜色，大小进行可视化。
图 8节点的颜色
图 9边的颜色
图 10gephi可视化图
1.3.4 在预览窗口调整一些细节，如边框宽度为0，线条弯曲等。
图 11参数设置
图 12预览图
1.4 在gephi中导出矢量文件
在预览窗口将可视化结果输出为svg文件。
图 13输出Svg文件
1.5 在gephi中对指标进行统计
表 1案例与航空航线指标对比
| 属性 | 平均度 | 平均加权度 | 网络直径 | 图密度 | 模块化 | 连接部件 | 平均聚类系数 | 平均路径长度 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 案例 | 6.597 | 21.299 | 5 | 0.087 | 0.545 | 1 | 0.736 | 2.641 |
| 航线网 | 2.853 | 5.895 | 142 | 0.005 | 0.632 | 65 | 0.055 | 55.571 |
图 14Gephi中的案例
图 15航空航线网络
图 16指标对比1
图 17指标对比2
图 18指标对比3
可以从图中看出，网络直径和平均路径长度都急剧上升，而案例是符合小世界网络特性的，所以该网络里小世界特性，还有许多的距离。其中平均聚类系数也是急剧下降。网络的平均度也比案例的要降低许多，说明节点之间连接并不是很充分。
2 ai
2.1 导入矢量文件
打开生成的svg文件。
图 19导入AI
2.2 进行适当修改
2.2.1 导入中国边界矢量文件。
图 20中国边界图
2.2.2 将区域颜色，调整填充颜色和透明度等。
图 21AI中效果图
2.3 导出为PS文件
将已经修改好的图片导出为psd文件。
图 22导出为psd文件
3 ps
3.1 导入PS文件
在ps中打开psd文件。
3.2 进行美观，美化
3.2.1 可以将图层分别合并成点图层和边图层等，方便统一处理。
3.2.2 通过高斯模糊和滤色叠加等操作可以使图片效果更加明显。
图 23ps效果图
4 excel
4.1 各航空公司延误统计
4.1.1 各航空公司延误次数统计
通过在excel中利用数据透视表，统计和分析各航空公司的延误次数情况。
图 24各航空公司延误次数
图 25各航空公司延误次数柱形图
4.1.2 各航空公司平均延误时长统计
图 26各航空公司平均延误时长统计
4.2 各航空公司起点统计
图 27各航空公司起飞地次数统计
4.3 城市作为航线出发点统计分析
- 使用excel对数据进行清洗，并使用数据透视表功能，构建出行OD矩阵。
图 28航空航线出行OD矩阵（部分）
- 再对起点进行统计。
表 2起点统计
| 阿克苏 | 5 | 丹东 | 1 | 赤峰 | 1 | 哈密 | 1 | 乌鲁木齐 | 1 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 阿勒泰 | 1 | 东营 | 2 | 达州 | 1 | 海口 | 4 | 武汉 | 1 |
| 安庆 | 6 | 敦煌 | 3 | 大理 | 5 | 邯郸 | 1 | 西安 | 3 |
| 百色 | 5 | 鄂尔多斯 | 4 | 大连 | 17 | 杭州 | 4 | 郑州 | 2 |
| 包头 | 12 | 恩施 | 4 | 大庆 | 4 | 合肥 | 3 | 重庆 | 19 |
| 保山 | 4 | 福州 | 12 | 大同 | 1 | 和田 | 1 | 珠海 | 1 |
| 北海 | 14 | 赣州 | 2 | 连云港 | 1 | 呼和浩特 | 3 | 青岛 | 3 |
| 北京 | 74 | 格尔木 | 2 | 泸州 | 1 | 黄山 | 2 | 三亚 | 1 |
| 常德 | 3 | 广州 | 21 | 芒市 | 1 | 鸡西 | 2 | 上海 | 1 |
| 常州 | 4 | 贵阳 | 11 | 绵阳 | 2 | 济南 | 2 | 丽江 | 2 |
| 朝阳 | 1 | 桂林 | 6 | 牡丹江 | 1 | 济宁 | 1 | 西昌 | 1 |
| 成都 | 38 | 哈尔滨 | 9 | 南昌 | 1 | 佳木斯 | 1 | 西宁 | 1 |
| 深圳 | 3 | 盐城 | 1 | 南充 | 1 | 嘉峪关 | 2 | 铜仁 | 1 |
| 沈阳 | 3 | 伊宁 | 1 | 南京 | 1 | 景德镇 | 2 | 温州 | 1 |
| 石家庄 | 1 | 银川 | 2 | 南宁 | 3 | 喀什 | 1 | 长沙 | 31 |
| 天津 | 1 | 张家界 | 1 | 南通 | 2 | 克拉玛依 | 1 | 长治 | 4 |
| 天水 | 1 | 长春 | 23 | 南阳 | 1 | 昆明 | 4 | 拉萨 | 3 |
| 齐齐哈尔 | 2 | 兰州 | 5 | 宁波 | 1 |
图 29起点统计
由图可以看出，以北京，成都，长沙，大连，广州，长春城市为起点的航空航线，次数远比其他航线要多，也间接地说明了，这些城市作为节点地重要性。
- 对终点进行统计。
表 3终点统计
| 阿里 | 鞍山 | 北京 | 毕节 | 昌都 | 常州 | 朝阳 | 成都 | 池州 | 赤峰 | 达州 | 大理 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 6 | 4 | 1 | 2 | 1 | 6 | 2 | 1 | 1 | 2 |
| 西双版纳 | 夏河 | 香格里拉 | 襄阳(中国) | 兴义 | 徐州 | 烟台 | 延安 | 延吉 | 盐城 | 扬州 | 伊春 |
| 3 | 2 | 1 | 3 | 1 | 4 | 2 | 1 | 1 | 2 | 2 | 1 |
| 梅县 | 绵阳 | 牡丹江 | 南昌 | 南充 | 南京 | 南宁 | 南通 | 宁波 | 攀枝花 | 普洱 | 齐齐哈尔 |
| 1 | 2 | 2 | 3 | 2 | 3 | 6 | 4 | 5 | 1 | 1 | 1 |
| 呼和浩特 | 淮安 | 黄山 | 惠州 | 鸡西 | 济南 | 济宁 | 佳木斯 | 嘉峪关 | 揭阳 | 锦州 | 景德镇 |
| 7 | 2 | 4 | 3 | 1 | 6 | 1 | 2 | 2 | 7 | 1 | 3 |
| 广州 | 贵阳 | 桂林 | 哈尔滨 | 哈密 | 海口 | 海拉尔 | 邯郸 | 汉中 | 杭州 | 合肥 | 和田 |
| 11 | 5 | 3 | 6 | 1 | 8 | 2 | 2 | 1 | 9 | 2 | 1 |
| 长沙 | 长治 | 昭通 | 郑州 | 芷江 | 中卫 | 重庆 | 舟山 | 珠海 | 遵义 | 大连 | 伊宁 |
| 3 | 1 | 1 | 8 | 1 | 1 | 7 | 1 | 5 | 5 | 4 | 1 |
| 铜仁 | 威海 | 潍坊 | 温州 | 乌海 | 乌鲁木齐 | 无锡 | 梧州 | 武汉 | 西安 | 西昌 | 西宁 |
| 4 | 4 | 3 | 3 | 4 | 12 | 4 | 1 | 5 | 9 | 3 | 6 |
| 柳州 | 泸州 | 洛阳 | 吕梁 | 满洲里 | 芒市 | 丹东 | 稻城 | 东营 | 敦煌 | 鄂尔多斯 | 大庆 |
| 3 | 2 | 4 | 1 | 1 | 2 | 1 | 1 | 2 | 1 | 2 | 3 |
| 恩施 | 二连浩特 | 佛山 | 福州 | 阜阳 | 广元 | 宜春 | 义乌 | 银川 | 永州 | 榆林 | 宜昌 |
| 1 | 1 | 1 | 5 | 1 | 1 | 2 | 4 | 4 | 1 | 4 | 3 |
| 玉树 | 运城 | 湛江 | 张家界 | 张掖 | 长白山 | 厦门 | 上海 | 深圳 | 沈阳 | 石家庄 | 三亚 |
| 1 | 2 | 1 | 3 | 1 | 2 | 9 | 13 | 13 | 5 | 3 | 7 |
| 台州 | 太原 | 唐山 | 腾冲 | 天津 | 通辽 | 克拉玛依 | 库尔勒 | 昆明 | 拉萨 | 兰州 | 凯里 |
| 3 | 3 | 1 | 4 | 3 | 1 | 2 | 1 | 11 | 2 | 6 | 1 |
| 丽江 | 荔波 | 连城 | 连云港 | 林芝 | 临沂 | 青岛 | 喀什 | 衡阳 | |||
| 4 | 1 | 1 | 4 | 1 | 1 | 8 | 1 | 5 |
从图中可以看出，作为航线终点次数较多的城市有成都，南宁，杭州，广州，乌鲁木齐，上海，深圳，昆明，青岛等。它们也是中国城市里，发展规模较大的城市。
图 30终点统计
红楼梦人物网络
5 导入数据
5.1 分别导入，节点和边数据。
图 31点数据
图 32边数据
图 33导入后图
5.2 对节点进行过滤。
例如过滤category，去掉location、event，只留下person。为之后分析人物关系打下基础，而且过滤后页面也简洁许多。
图 34过滤后图
6 进行布局
6.1 外观设置
- 显示节点标签，并设置微软雅黑，设置合适的文字大小。
图 35显示节点标签
- 进行模块化计算，为后续使用Modularity Class进行分类显示打下基础。
图 36模块化计算
- 设置节点颜色，使用Modularity Class。
图 37节点颜色-Modularity Class
- 设置标签颜色，使用Modularity Class。
图 38标签颜色-Modularity Class
- 设置节点大小，使用节点度进行分级。
图 39节点大小-度
- 设置标签大小，使用度进行分级，多次进行尝试，选择好看的界面。
图 40标签大小-度
通过度对节点大小和标签大小进行分级显示，已经可以看出网络的一部分端倪，比如贾宝玉为书中主人公，所以贾宝玉在网络逐渐处理中也越来越显眼，说明该人物在书中的关键位置，以及他是与其他人进行关联和发生事情的关键点。
同时，在与贾宝玉连接的人物中，也是较为重要的人物，如林黛玉，薛宝钗，贾珍，袭人，麝月等。通过最简单的节点，颜色的显示以及可以看出书中一定的人物关系情况。
6.2 布局设置
Force Atlas:
基于力导向 (Force-directed) 的算法作为弹簧理论算法的一类典型，被广泛应用于描述社交网络等关系型信息图。它的原理其实非常易懂，我们可以把整张网络想象成一个虚拟的物理系统。系统 中的每个节点都可以看成是一个带有一定能量的放电粒子，粒子与粒子之间存在某种库仑斥力，使它们两两相互排斥。同时，有些粒子间被一些“边”所牵连，这些 边产生类似弹簧的胡克引力，又紧紧牵制着“边”两端的粒子。在粒子间斥力和引力的不断作用下，粒子们从随机无序的初态不断发生位移，逐渐趋于平衡有序的终 态。同时整个物理系统的能量也在不断消耗，经过数次迭代后，粒子之间几乎不再发生相对位移，整个系统达到一种稳定平衡的状态，即能量趋于零。此刻，最终的 这幅理想的社交网络图也基本绘制完成。
基本上绝大多数算法都遵循着这样的原则，即：
1将网络看成一个顶点为钢环，边为弹簧的物理系统
2不断迭代，使整个系统的总能量达到最小
- 选择Force Altas进行布局。
图 41Force Altas布局
- 对网络进行过滤。目的：取一些小点的度和大点的度，过滤掉中间的度。
步骤：将拓扑—度范围，拉入到查询里面，然后进行度范围设置，最终进行选择。
图 42过滤度小节点
- 目的：将2个度范围进行并集运算。步骤：将拓扑—并集，拉入查询里面，然后将两个度范围拉入并集里。
图 43度的并集
7 统计分析
统计分析里面的不同算法→选择不同的渲染模式→最终图形，因此我们需要搞懂算法原理，才能进一步分析。
7.1 模块化
- 由于我们节点本身大小与节点标签尺寸都是选择Rank中的度，所以由图可以明显看出谁的度越大，说明在个图中与其他点联系越大，作用越大。
- 由于我们节点本身颜色和标签颜色的渲染方式都选的模块化，所以整个图以度大的节点最终呈现出社区稳定。
- 模块化：Modularity Measure(模块化度量值），由Newman等人提出，是目前常用的一种衡量网络中社区稳定度的方法。
- 模块度值的大小主要取决于网络中结点的社区分配C，即网络的社区划分情况，可以用来定量的衡量网络社区划分质量，其值越接近1，表示网络划分出的社区结构的强度越强，也就是划分质量越好。因此可以通过最大化模块度Q来获得最优的网络社区划分。
7.2 PageRank
PageRank算法主要应用在搜索引擎的搜索功能中，其主要用来计算网页的重要程度，将最重要的网页展示在网页的前面，此算法主要围绕以下两个假设：
①如果存在一个网页，它被许多其他的链接链接到，则说明这个网页比较重要，则此网页的PageRank值比较高。
②如果存在一个网页，它本身的PageRank值比较高，且此网页又链接了一个网页，则这个被链接的网页比较重要，其PageRank值较高。
7.3 改变显示方式
- 改变1，外观——节点颜色与标签颜色，渲染方式都从Modularity改为PageRank，结果如下。
首先改变节点颜色，显示为PageRank，看不出太大的变化。
图 44节点颜色-PageRank
在改变标签颜色，显示为PageRank，发生了许多肉眼可见的变化。
图 45标签颜色-PageRank
分析：这个就不是看以谁度大然后呈现出的社区情况，而是看哪个节点的搜索更多更重要，像上图我们就可以看出是以林黛玉、薛宝钗等众多妹子的PageRank高些。
- 改变2，布局：从Force Altas变为Fruchterman Reingold,结果如下。
图 46Fruchterman Reingold布局
Force Altas：
FR算法改进了弹簧算法，是现在用途最为广泛的布点算法，很多算法都是在这个算法上改进的。
FR受到了天体重力系统的启发，使用力来计算每个节点的速度，而不是加速度，从而得到每个节点应当移动的距离。它的每次迭代分为三个步骤：
计算节点之间的排斥力
计算相邻节点之间的吸引力
综合吸引力和排斥力，通过最大位移限制移动的距离
使用模拟退火算法，使得在图变得越来越稳定时，温度变得更低，节点每次移动的距离就变得更小。其主要原因是防止震荡。
KK算法使得能量最小化，在图的布局上减少了边的交叉，除了需要计算所有节点对之间的最短路径，并不需要其他理论知识。它虽然每一步的计算复杂度高于FR算法，但迭代次数较少，使其执行速度和效果都比FR好。
- 改变3，统计：选择边概述⇨平均路径长度，然后选择外观⇨节点⇨Betweenness Centrality，操作如下。
图 47标签颜色-Betweenness Centrality操作过程
结果如下：
图 48标签颜色-Betweenness Centrality
中间状态（betweenness）—— 在整个网络中，一个点在其他两两节点之间的最短路径上多次出现，我们说这样的点具有较高的中间状态值。
所以上图分析结果：就是像金陵这些人中间状态比较高，在连接中的作用比较重要。
- 最终回到原始设置，并进行统计分析。
表 4Gephi中案例与红楼梦人物网络指标对比
| 属性 | 平均度 | 平均加权度 | 网络直径 | 图密度 | 模块化 | 连接部件 | 平均聚类系数 | 平均路径长度 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 案例 | 6.597 | 21.299 | 5 | 0.087 | 0.545 | 1 | 0.736 | 2.641 |
| 红楼梦 | 1.603 | 1.607 | 17 | 0.007 | 0.602 | 11 | 0.108 | 5.675 |
图 49Gephi中的案例
图 50红楼梦人物网络结果图
图 51指标对比1
图 52指标对比2
图 53指标对比3
对比gephi中的案例网络，可以看出红楼梦中的人物网络：平均度和平均加权度较低且大小相近；网络直径，连接部件，平均路径长度的值都比案例网络要高。这说明红楼梦里的人物关系网大，虽然联系不密切，但是却错综复杂。平均路径高，也符合小说人物特点，通过某些人物引导出其他人物，这会导致网络的平均路径变大。