基于 G6 的图分析应用

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背景

社交网络分析是图可视化中一个重要的应用场景。
随着社交网络越来越流行,人与人、人与组织之间的关系变得越来越复杂,使用传统的分析手段,已经很难满足我们的分析需求。在这种情况下,图分析及图可视化显得愈发重要。

功能概述

基于 G6 实现一个图分析应用,模拟了一个关系分析场景,使用模拟数据,来展示在图分析应用中我们可以做的一些事情:

  • 关系扩散;
  • 关系预判;
  • 关系聚合;
  • 圈检测;
  • 圈查询;
  • 高效分析;

    • 数据过滤;
    • 实时标记;
    • 隐藏 / 显示 Label;
    • 隐藏 / 显示节点。
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关系扩散

通过输入的方式查询到具体的个人后,可以针对个人做 1-6 度的关系扩散,也可以进一步分析与他相关的人或组织的关系。

适用场景:在社交网络中,通过 A 的一度关系可以查询到他的所有朋友,通过二度关系,可以查询到他的朋友的朋友,通过分析相关动态,可以了解到关于 A 的更多的信息。

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关系预判

在海量数据的社交网络中,人与人、人与组织之间会存在多种类型的关系。假设已知,如 A 是 B 的朋友,B 属于 og 组织。未知:C 与 D 是否也属于 og 组织;如果加入 C 和 D 点到当前图上,网络会如何变化;为 C 和 D 增加“预测”类型的关系,网络会如何变化。为了解这些未知的信息,我们使用关系预判功能。

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适用场景:在社交网络中,为两个原本不相关的节点增加预测边,查看网络发生的变化,以确定该操作对图产生的效果。

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关系聚合

A 和 B 之间可能会存在多个同事关系,如 A 和 B 在 company1 公司是同事,在 company2 公司也是同事,只是两条同事关系的时间戳不同。对于这种情况,我们没必要将全有的关系都绘制到页面上,可以将同类型的关系合并成一条关系,点击时再展开。

适用场景:为了降低视觉干扰,将多条同类型的关系合并成一条。

圈检测

在社交网络数据中,假设我们已知朋友圈:A 是 B 的朋友,B 是 C 的朋友,C 又是 A 的朋友。此时,我们想知道 D 和 E 是否与我们已知的朋友圈相关。使用圈检测的功能,输入 D 或 E,若他们存在于已知的朋友圈中,则会被展示出来。

适用场景:检测用户是否存在于已知的朋友圈中。

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圈查询

对于已知的圈,我们可以查询每个圈中包含的节点,以及它们之间的关系。

适用场景:查询指定朋友圈中所有的用户以及用户之间的关系。

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高效分析

图分析应用中,为了提升分析的效率,我们提供了数据过滤、标记重点节点和边、隐藏 / 显示 Label 等辅助功能,可帮助用户更快更好地进行分析。

数据过滤

当画布上存在大量的节点及边时,想要进行高效分析是件很困难的事情,我们可以通过过滤的功能,将暂时不需要关注的类型的节点和边先隐藏起来,以便我们将精力放在重点的节点和边上面。

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标记节点及边

在分析过程中,将重点需要关注的节点和边进行标记,可以在复杂的网络关系中很清晰地呈现出我们需要重点关注的内容。

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该功能尤其适用于探索特别复杂的网络中。

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隐藏 / 显示节点

在分析过程中,我们可以选择性地隐藏不重要的节点及其相关边,方便我们将注意力集中在重点的节点上面。当分析完成以后,可以选择将隐藏的节点全部显示出来。

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隐藏 / 显示 Label

当边的数量特别大时,边上的 label 相互重叠,影响我们进一步的分析。此时,可以选择将边上的 label 隐藏。

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总结

本应用以模拟的社交网络数据为例,演示了使用 G6 构建的一个图分析的应用。在实际的场景中,不局限于社交网络数据,任何重关系类的数据,都可使用图分析的技术进行分析,如风控、反洗钱、信用卡诈骗等金融领域;商品、商家及卖家等电商领域。G6 是一款开源的图可视化引擎,专注于关系数据的展示与分析,非常适合用于构建重型的图分析应用。

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