Football数据集可视化处理——gephi可视化处理数据

来源:互联网 发布:大姨吗数据和美柚同步 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 16:20

1 football数据集的文件格式

根据如图所示football数据集和的文件格式如下所示:
下图表示football数据集节点部分信息
这里写图片描述
下图表示football数据集边的部分信息
这里写图片描述
根据上述两个图中的格式对football数据集的格式介绍可以介绍为如下所示:

Creator "Mark Newman on Sat Jul 22 05:32:16 2006"graph[  node  [    id **    value **    label ****  ]  ...  node  [    id **    value **    label ****  ]  edge  [    id **    value **    label ****  ]  ...  edge  [    id ***    value **    label ****  ]]

2 football数据集文件格式的转化

根据上述的football文件,我们将数据文件转化成两个文件,这两个文件分别用来存储football数据集的边信息和节点信息,对football数据集文件的处理如下。

2.1 football数据集节点信息文件

根据gephi通过csv导入信息的需要,我们将数据信息处理成如下的数据集节点文件格式:

Id Label Value1  Tom   32  Bob   4

在football数据集中将football.gml文件处理得到的结果如下所示:
这里写图片描述
其中:

Id:用于标识唯一的一个点Label:标识节点的标签或者是名称Value:标识节点的所属的社区。

2.2 football数据集边信息文件

根据gephi通过csv导入数据的格式,我们分为有向图和无向图两种数据格式,对于有向图的导入数据格式如下所示:

Source Target Weight1 3 22 4 1
根据上述公式:Source:表示源节点Target:表示目的结点Weight:表示对应的边的权重

在无向图的导入中需要加入Type类型得出的数据格式如下所示:

Source Target Weigth Type1 3 2 Undirected2 4 1 Undirected

如下图所示为football数据集的数据个格式,football数据集是无权图因此没有有weight。
这里写图片描述

在football数据集的616条边中有三条边是重复出现的分别为

28 1885 4100 15

在通过gephi对这些边进行模块化社区划分运算的时候需要将这些边删除,否则无法运行。

2.3 对football.gml处理代码

#include <iostream>#include <stdio.h>#include <string.h>#include <stdlib.h>using namespace std;int main(){    FILE* inputfile = NULL;    FILE* nodefile = NULL;    FILE* edgefile = NULL;    inputfile = fopen("football.gml","r");    nodefile = fopen("nodefile.txt","w");    edgefile = fopen("edgefile.txt","w");    fprintf(nodefile, "Id Label Value\n");    fprintf(edgefile,"Source Target Type\n");    char strLine[1024];    int i = 0;    int node = 0;    int edge = 0;    //char nodeinfo[100];    char edgeinfo[100];    while(!feof(inputfile))    {        fgets(strLine,1024, inputfile);        if(strncmp(strLine+4,"id",2)==0 )        {            char id[5];            char label[50];            char value[5];            memset(label,0,50);            int idint = 0, valueint = 0;            int copylen = 0;            copylen = strlen(strLine) - 8;            strncpy(id,strLine+7,copylen);            idint = atoi(id)+1;            fgets(strLine,1024, inputfile);            copylen = strlen(strLine) - 13;            strncpy(label,strLine+11,copylen);            fgets(strLine,1024, inputfile);            copylen = strlen(strLine) - 10;            strncpy(value,strLine+10,copylen);            valueint = atoi(value)+1;            //cout << valueint << endl;            fprintf(nodefile,"%d %s %d\n",idint,label,valueint);        }        if(strncmp(strLine+4,"source",6)==0)        {            char target[5];            char source[5];            int sourceint = 0,targetint = 0;            memset(target,0,5);            memset(source,0,5);            int copylen = 0;            copylen = strlen(strLine)-12;            strncpy(source,strLine+11,copylen);            sourceint = atoi(source)+1;            fgets(strLine,1024, inputfile);            copylen = strlen(strLine)-12;            strncpy(target,strLine+11,copylen);            targetint = atoi(target)+1;            fprintf(edgefile,"%d %d undirected\n",sourceint,targetint);        }    }    fclose(nodefile);    fclose(edgefile);    return 0;}

3 gephi点表和边表的导入并生成football图像

(1)点击文件->Import spreadsheet如下图所示:
这里写图片描述

(2)选择需要导入的文件进行数据导入
这里写图片描述
注意选择导入的是边表格还是点表格

(3)点击模块化
这里写图片描述

(4)设置参数为0.4
这里写图片描述

(5)选择节点的渲染方式为Modularity Class
这里写图片描述
(6)得到football的社区划分和真实社区对比

football数据集通过gephi进行社区划分的结果(不带有边的图)
这里写图片描述
football数据集真实社区的结果(不带有边的图)
这里写图片描述
football数据集通过gephi进行社区划分的结果(带有边的图)
这里写图片描述
football数据集真实社区的结果(带有边的图)
这里写图片描述

根据上述的结果我们可以对比得到gephi生成的社区和真实社区的差别,并且最终得到如下所示的两张对比图片。

gephi基于模块度生成社区划分的图片
这里写图片描述
football给出的标签的真实社区图片
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