图分析与可视化

一些不常见的图

桑基图

数据可视化

Aperture Js

图论术语表

• 非循环图（Acyclic Graph）: 从任意节点沿着连接经过其他任意节点时不包含循环的图
• 邻接矩阵（Adjacency Matrix）: 一个表，其中所有节点都被分配一个行和一个列。单元格中的非零值代表行节点与列节点之间的一个连接
• 间距中心度（Betweenness Centrality）：节点重要性的一种度量，反映了该节点在图中每个节点之间的最短路径上的次数
• 二部图（Bipartite Graph）: 在这种图中，一类节点只能连接到另一类节点。例如，在顾客购买数据中，顾客只能通过公共产品连接起来，而不能直接彼此连接。
• 广度优先搜索（Breadth-First Search，BFS）：这种算法从一个节点开始，依次遍历其每个临近节点，然后才向外下降一度，直到到达目标节点
• 中心度（Centrality）: 节点在图中的重要性，基于其连接计算
• 弦图（Chord Diagram）：一种图可视化技术，用于可视化包含不对称双向流的数据。其中，节点被排列在一个圆上，并且通过两端宽度不同的带形连接起来
• 团伙（Clique）: 一个子图，其中每个节点都连接到了该子图中的其他每个节点
• 紧密中心度（Closeness Centrality）: 节点在图中的重要性的一种特殊的计算度量，基于该节点到其他所有节点的路径距离的接近程度。在这种中心度形式中，如果某个节点到达其他所有节点所用的步骤最少，那么该节点就是重要的节点。
• 聚类（Clustering）: 按照相对相关性分组。图聚类是一种特殊类型的聚类，在计算相关性时会评估连接
• 社区（Community）: 图中紧密关联的节点