一个开放源码的网络数据挖掘框架，提供了大量的网络分析技术
noesis的Python项目详细描述
用于NOESIS的官方python api，这是一个用于网络数据挖掘的开源框架，提供了大量的网络分析技术，包括网络结构属性分析、社区检测方法、链接评分和链接预测，以及网络可视化算法。
安装
来自PyPi：
pip install noesis
来源：
git clone https://github.com/fvictor/noesis-python.git
cd noesis-python
python setup.py install
开始
noesis for python为大多数实现的技术提供了简单而统一的接口。以下示例从gml文件加载网络，并使用kernighan“lin算法检测其社区：
fromnoesisimportNoesisns=Noesis()network_reader=ns.create_network_reader('GML')network=network_reader.read('my_network.gml')community_detector=ns.create_community_detector('KernighanLin')communities=community_detector.compute(network)fornodeinrange(network.nodes()):print('Node {} belongs to community {}'.format(node,communities[node]))ns.end()
下面的示例使用erd_“s欧元”r_nyi模型生成一个包含20个节点和100个链接的网络，并计算每个节点的pagerank得分：
fromnoesisimportNoesisns=Noesis()network=ns.create_network_from_model('ErdosRenyi',20,100)pagerank_scorer=ns.create_node_scorer('PageRank',0.9)scores=pagerank_scorer.compute(network)fornodeinrange(network.nodes()):print('Node {} has a PageRank score of {}'.format(node,scores[node]))ns.end()
始终记住调用noesis类的end方法来正确终止noesis会话并完成程序的执行。
文档
该项目的文档可以使用SPHINX生成，位于doc文件夹中。可在http://noesis-python.readthedocs.io找到文档的最新版本。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
