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
_
a
d
d
=
E
×
P
100
E\_add = E \times \frac{P}{100}
E_add=E×100P
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:
-
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。
-
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
- 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
- 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
-
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
-
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