作者：谢佳标
微软中国MVP，多届中国R语言大会演讲嘉宾，目前在创梦天地担任高级数据分析师一职， 作为创梦天地数据挖掘组的负责人，带领团队对游戏数据进行深度挖掘， 主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。
在R中，igraph包是专门用来处理网络图的。使用之前先通过install.packages("igraph")下载安装。
igraph包非常容易创建各种常规图，其中包括无边图(make_empty_graph函数)、星形图(make_star函数)、环形图(make_ring函数)、完全图(make_full_graph函数)、树状图(make_tree函数)等图形。这些函数的用法都非常简单，读者请查阅帮助文档。
我们还有另外一种创建各种布局网络图的通用方法，就是先创建一个graph对象，然后利用plot函数绘制网络图，并通过设置layout参数来实现不同布局的效果。
> library(igraph)
> g <- graph(c( 2, 1, 3, 1, 4, 1, 5, 1, 6, 1, 7, 1),directed = F) #创建无向图g
> par(mfrow=c( 2, 3))
> plot(g,vertex.size= 40,layout=layout_on_grid,main= "简单的网格布局") # 简单的网格布局
> plot(g,vertex.size= 40,layout=layout. auto,main= "自动布局") #自动布局
> plot(g,vertex.size= 40,layout=layout_as_star,main= "星形布局") #星形布局
> plot(g,vertex.size= 40,layout=layout.circle,main= "环形布局") # 环形布局
> plot(g,vertex.size= 40,layout=layout_randomly,main= "随机布局") # 随机布局
> plot(g,vertex.size= 40,layout=layout_as_tree(g),main= "树状布局") # 树状布局
> par(mfrow=c( 1, 1))
网络关系图包括3大元素：点、边、点与边的标识。我们可以对其进行优化。
> # 对网络图g进行美化
> library(RColorBrewer)
> weight <- se q(1,3,length.out=ecount(g)) #生成边的权重
> # 方法一
> V(g) $color<- brewer.pal( 9, "Set1")[ 1:vcount(g)] # 设置点填充颜色
> V(g) $frame.color <- NA # 不显示点边框
> V(g) $label.color <- "white"# 设置点标签颜色为白色
> V(g) $label.font <- 2# 设置点标签的字体为粗体
> V(g) $label.cex <- 2# 设置点标签字体大小
> E(g) $width<- weight # 根据边的权重设置边的粗细
> E(g) $color<- "steelblue4"# 设置边的颜色
> E(g) $lty<- 2# 设置边为虚线
> plot(g,main= "对网络图g进行美化")
Gephi是专业的复杂网络分析软件，基于Java开发，使用OpenGL作为可视化引擎。所以需要在本机安装jre1.7以上版本，才能正常使用Gephi。在其主页http://gephi.org/上可以下载最新的版本，其针对Windows、Linux、Mac X系统都提供了发布版可以直接安装。
现在，我们通过Gephi工具来对某款游戏的社交性进行分析。首先新建一个项目，然后在数据资料选择中，点击输入电子表格，将节点数据集Nodes和边数据集Links导入到Gephi中：
当我们把数据导入到Gephi后，在概览的图窗口已生成一个简单网络图，右上角显示了一共有77个节点和254条边，创建的是有向图。
自动生成的网络图相对来说比较简单，我们利用左上角的外观设置来改变节点颜色。方法是在数值设定的选择一种渲染方式的下拉框中选择Group，让不同组别节点用不同颜色表示；并点击图下方的T按钮，显示节点标签。
在左下角布局功能中选择一个布局选项，我们可以在下拉框选择自己希望的网络图布局，并可以调整布局参数。
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