🎉 Python 社交网络分析库概述

社交网络分析是研究节点（用户）及其关系（互动）的科学，Python 提供了丰富的工具库来简化这一过程。以下是常用库及应用场景：

📚 常用 Python 社交网络分析库

• NetworkX 📊
  用于构建和分析复杂网络的库，支持图论算法、社区检测等。

  

• Gephi 🌐
  可视化工具，适合探索大型网络结构。

  

• PyVis 📈
  基于 JavaScript 的交互式网络可视化库。

  

• igraph 🧩
  高性能库，适用于大规模网络分析与统计。

  

🔍 社交网络分析典型流程

1. 数据收集 📁
   从 API、文件或数据库获取用户关系数据。
2. 图构建 🧱
   使用 NetworkX 或 igraph 将数据转化为网络模型。
3. 核心分析 🔍
   • 节点度分析 📈
   • 路径计算 🧭
   • 社区发现 🧑‍🤝‍🧑
4. 可视化呈现 🖼️
   通过 Gephi 或 PyVis 生成交互式图表。

🌐 进阶学习资源

• 社交网络分析实战教程 📚
• Python 网络科学工具对比 🔍
• 可视化工具使用指南 📊

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