网络分析工具使用说明

简介

本工具是一个用于进行网络分析的客户端应用。用户可以加载包含网络边信息的Excel文件，根据设定的百分比增加网络边，并将结果导出为新的Excel文件。以下是详细的使用说明。

使用步骤

1. 加载输入文件

输入文件: 输入文件应为包含两列信息的Excel文件（后缀为.xlsx），分别为 from 和 to，表示网络中已有的边。文件中的每一行代表一条边，例如：

from | to
---- | ----
A    | B
B    | C
C    | D

在客户端中，点击 “选择” 按钮，并从文件对话框中选择此文件，文件路径会自动填入输入框。

2. 设置增加边的百分比

增加边百分比: 用户可以在 “增加边百分比(%)” 输入框中设置需要增加的边数的百分比。例如，输入 10 表示在原有边的数量基础上增加 10% 的边。

3. 选择输出文件夹

输出文件夹: 点击 “选择” 按钮，从文件对话框中选择保存结果文件的文件夹，路径会自动填入输出框。

4. 开始分析并导出结果

完成上述步骤后，点击 “Export to Excel结果数值” 按钮，工具会进行网络分析，并将结果保存到指定的输出文件夹中。

增边策略概述

1. 最小度优先(LDF)策略

度中心性（Degree Centrality）是指一个节点的连接数，即节点的度数。最小度优先策略通过选择度中心性最小的节点对进行连边。度中心性低意味着这些节点相对孤立，增加它们的连接可以显著提高网络的连通性。

2. 最小介数优先(LBF)策略

介数中心性（Betweenness Centrality）是指一个节点出现在多少最短路径中，反映了节点在网络中作为桥梁的作用。最小介数优先策略通过选择介数中心性最小的节点对进行连边。介数中心性低的节点通常在网络中较不重要，通过增加这些节点的连接，可以提高网络的冗余度和整体稳定性。

增边公式

假设当前网络边数为 E，设定增加的百分比为 P，则需要增加的边数 E_add 为：
$$E\_add=E\times \frac{P}{100}$$

选择增加边的方法基于以下原则：

• 选择排序规则: 按照节点对的中心性值（度中心性或介数中心性）进行排序，优先选择中心性值较低的节点对。
• 节点边数限制: 每个节点增加的边数不超过设定的平均值，以保证网络的均衡扩展。

输出结果分析

工具会生成以下文件：

1. 新增边文件:

   • added_edges_ldf.xlsx: 基于度中心性增加的边。
   • added_edges_lbf.xlsx: 基于介数中心性增加的边。

2. 网络指标文件:

   • ldf_network_metrics.xlsx: 度中心性方法扩展网络后的指标。
   • lbf_network_metrics.xlsx: 介数中心性方法扩展网络后的指标。

网络指标

每个网络的指标包括：

• 平均聚类系数（Average Clustering Coefficient）: 衡量网络中节点形成三角形（即闭合三角）的程度。
• 平均最短路径长度（Average Shortest Path Length）: 衡量网络中任意两点之间最短路径的平均长度。
• 全局效率（Global Efficiency）: 衡量网络中信息传播的效率。

这些指标帮助用户分析网络在增加边后的稳定性和效率变化。

结果分析

通过比较新增边前后的网络指标，用户可以判断新增边的效果。例如，聚类系数的增加可能意味着网络的紧密性提升，而全局效率的提高则表示网络的整体信息传播效率变好。

总结，这个网络分析工具能够帮助用户直观地了解和优化网络结构，具有很高的实用价值。

详细结果分析

增加边的策略和文件

本次网络分析工具使用两种不同的策略（最小度优先（LDF）策略和最小介数优先（LBF）策略）增加网络边，并生成了相应的结果文件。以下是具体的分析：

增加边的文件

1. LDF策略增加的边 (added_edges_ldf.xlsx):

   Source  Target  edge_num
0        1       3        44
1        2       4        45
2        5       7        46
3        8      11        47
4       14      19        48
5       21      20        49
6        6      26        50
7       10      17        51
8       13      16        52
9       15      25        53
10      12      18        54
11       9      24        55

2. LBF策略增加的边 (added_edges_lbf.xlsx):

   Source  Target  edge_num
0        1       5        44
1        7       8        45
2       11      14        46
3       20      26        47
4        6      19        48
5       17      21        49
6       18      25        50
7        2      16        51
8       10      22        52
9       15      24        53
10       3      13        54
11       4      23        55

网络指标文件

1. LDF策略网络指标 (ldf_network_metrics.xlsx):

   • 平均聚类系数变化: -0.033
   • 平均最短路径长度变化: -0.717
   • 全局效率变化: +0.069

2. LBF策略网络指标 (lbf_network_metrics.xlsx):

   • 平均聚类系数变化: -0.120
   • 平均最短路径长度变化: -0.865
   • 全局效率变化: +0.079

分析与讨论

LDF策略分析

增加的边：通过选择度中心性最低的节点对增加边，新增边主要集中在较孤立的节点对之间。

网络指标变化：

• 平均聚类系数（-0.033）：轻微下降，表明新增边没有显著增加局部的三角结构。
• 平均最短路径长度（-0.717）：显著下降，表明网络中的平均距离缩短了，连通性有所提高。
• 全局效率（+0.069）：有所提高，表明网络整体的信息传播效率有所提升。

LBF策略分析

增加的边：通过选择介数中心性最低的节点对增加边，新增边主要集中在较少参与最短路径的节点对之间。

网络指标变化：

• 平均聚类系数（-0.120）：明显下降，表明新增边在全局结构上的影响较大，可能打破了一些原有的局部聚类结构。
• 平均最短路径长度（-0.865）：显著下降，表明网络中的平均距离大幅缩短，连通性显著提高。
• 全局效率（+0.079）：明显提高，表明网络整体的信息传播效率大幅提升。

比较与结论

LDF策略和LBF策略都能有效增加网络的连通性和效率，但两者在具体影响上有所不同：

• LDF策略更侧重于连接孤立节点，改善了网络的整体连通性，但对局部结构影响较小。
• LBF策略更侧重于提高网络的冗余度和稳定性，显著改善了整体信息传播效率，但对局部聚类结构的破坏较大。

根据具体需求选择适合的策略。如果需要在不显著改变局部结构的情况下提升连通性，LDF策略更为合适；如果需要显著提高全局效率和连通性，LBF策略则更为有效。

通过上述分析，用户可以更好地理解增加边对网络的影响，并根据实际需求选择合适的策略进行网络优化。

之后再用我之前发布的网络脆弱性工具，就可以做出增边前后网络
网络脆弱性