使用C++ Boost Graph Library 进行社交网络分析入门篇

本文介绍了如何使用C++ Boost Graph Library进行社交网络分析,包括准备工作、创建图以及处理大规模网络数据。BGL被认为是一款稳定、高效的工具,允许用户自定义节点和边属性,但其入门门槛相对较高,文档和相关资源较少。

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前言:

     社交网络分析是一个常常会遇到的业务问题,故而笔者也一致在不断尝试不同的社交网络分析工具。之前使用过python networkx, igraph C library, 今日再介绍一款C++环境下的分析工具: Boost Graph Library(下文简称BGL), 该库据说可轻松处理百万级别节点规模的网络.  业界对该款工具的评语有:

1. large, stable, efficient
2. Lots of algorithms, graph types
3. Peer-reviewed code with many users, nightly regression testing, etc.
4. Performance comparable to FORTRAN.
本文介绍下该工具的入门操作,如何创建一个网络,并设置节点属性,以及如何读取节点属性。

1. 准备工作


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