使用C++ Boost Graph Library 进行社交网络分析入门篇

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

• 下载boost库  https://sourceforge.net/projects/boost/files/

解压后，按以下步骤安装