社交网络分析实战（NetworkX分析Twitter关系图）
目录
- 社交网络分析实战（NetworkX分析Twitter关系图）
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- 1. 引言
- 2. 项目背景与意义
- 3. 数据集生成与介绍
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- 3.1 数据集构成
- 3.2 数据生成方法
- 3.3 数据集示例
- 4. 社交网络分析理论
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- 4.1 节点度数与度分布
- 4.2 网络密度
- 4.3 中心性指标
- 5. GPU加速在社交网络分析中的应用
- 6. PyQt GUI与交互式可视化
- 7. 系统整体架构
- 8. 数据指标与数学公式
- 9. 完整代码实现
- 9. 代码自查与BUG排查
- 10. 总结与展望
社交网络分析实战（NetworkX分析Twitter关系图）
1. 引言
在信息化时代，社交网络数据已成为反映人与人之间交互关系的重要数据源。特别是在Twitter等社交平台上，每天都会产生海量的推文和关注信息，这些数据可以构成一个庞大的社交关系图，为我们深入了解用户行为、舆情扩散和信息传播提供了丰富的素材。如何高效地分析这些庞大而复杂的社交网络数据，是当下数据分析和社会网络研究领域的重要课题。
本项目旨在通过Python构建一个完整的社交网络分析系统，利用Yahoo Finance API（本项目主题为金融时间序列，但此处我们转向社交网络领域，通过模拟Twitter关系数据）获取或生成足够大规模的Twitter关系图数据，利用NetworkX对其进行深入分析，并通过GPU加速部分数值计算，提高处理效率。与此同时，我们还将使用PyQt构建美观高效的GUI，将NetworkX分析结果以交互式图表和指标展示出来，使得整个系统既具有强大的数据分析能力，又能实现友好的用户交互体验。
程序运行结果：