社交网络分析工具技术指南 🛠️
1. 工具简介 📌
社交网络分析工具是一款基于图算法的数据可视化与关系挖掘平台，支持对用户社交行为、信息传播路径及群体结构进行深度解析。其核心架构采用Python Flask框架，结合Neo4j图数据库实现高效的数据处理与交互。
2. 核心功能列表 ✅
- 关系图谱构建：自动解析多源数据（如API、CSV）生成节点-边模型
- 社区发现算法：集成Louvain算法与Girvan-Newman算法
- 影响力分析：可视化中心性指标（PageRank/度中心性）
- 动态演化追踪：支持时间序列数据的网络变化监控
- 安全合规模块：内置数据脱敏与访问控制机制 🔒
3. 技术实现原理 🧠
数据层：通过REST API对接第三方平台（如Twitter/微信），使用pandas进行数据清洗
计算层：基于networkx库实现图遍历与社区划分
展示层：采用D3.js生成交互式动态图谱，支持缩放与节点高亮
扩展性：模块化设计允许用户自定义分析插件（详见 /tools）
4. 快速上手指南 🚀
- 安装依赖：
pip install flask networkx neo4j - 配置数据库连接（参考 配置文档）
- 上传数据文件（支持GEXF/CSV格式）
- 启动服务：
python app.py - 访问分析结果：
http://localhost:5000/results
💡 提示：首次使用建议从预置的示例数据集开始（点击获取示例数据）
5. 高级功能探索 🔍
- 实时流数据处理（使用Kafka集成方案）
- 多模态分析：文本情感 + 社交关系联合建模
- 跨平台对比分析（支持Facebook/微博数据同步）
- 机器学习预测模块（基于GraphSAGE算法）
📌 注意：所有分析均遵循《数据安全法》第20条，确保用户隐私合规性