基于 G6 的可视化社交网络分析

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## 基于 G6 的可视化社交网络分析

应用场景

社交网络分析在各个领域都有广泛的应用，例如：

• 社交媒体营销：分析用户行为、识别影响者。
• 疾病传播建模：模拟疾病传播路径、预测疫情趋势。
• 社区检测：识别社区结构、发现隐藏的群体。

基本功能

本代码演示了如何使用 G6 创建一个可视化社交网络，其基本功能包括：

• 数据加载：从外部 JSON 文件加载节点和边数据。
• 图形渲染：将数据渲染为节点和边。
• 交互操作：支持缩放、拖拽和画笔选择。
• 节点大小映射：根据节点属性（如度）调整节点大小。

功能实现步骤

1. 导入 G6 库

import G6 from "@antv/g6";

2. 创建 G6 实例

const graph = new G6.Graph({
  container: "container",
  width,
  height,
  ...
});

3. 加载数据

fetch("data.json")
  .then((res) => res.json())
  .then((data) => {
    graph.data(data);
    graph.render();
  });

4. 节点大小映射

mapNodeSize(data.nodes, "degree", [1, 10]);

5. 交互操作

graph.modes = {
  default: [
    {
      type: "zoom-canvas",
      ...
    },
    {
      type: "drag-canvas",
      ...
    },
    "drag-node",
    "brush-select",
  ],
};

总结与展望

经验与收获

• 掌握了 G6 库的基本使用。
• 了解了节点大小映射和交互操作的实现方法。
• 深入理解了社交网络分析的可视化。

未来拓展与优化

• 添加社区检测算法，识别网络中的社区结构。
• 实现边权重可视化，表示边之间的强弱关系。

• 优化交互体验，提供更流畅的缩放和拖拽操作。

  更多组件：
  <img src="https://block-design.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/haomo-ai/image/id-1791728657661919233.png" />

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