網(wǎng)絡(luò)(圖)是表征與建模個體之間的復(fù)雜關(guān)系和交互的強大工具。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(圖結(jié)構(gòu))分析是研究網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計特性、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和演化模型的重要方法，涵蓋多個學(xué)科領(lǐng)域包括社交網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)、交易網(wǎng)絡(luò)等。復(fù)旦大學(xué)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)實驗室設(shè)計實現(xiàn)了面向多學(xué)科的高性能網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析工具箱EasyGraph，針對現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析相關(guān)研究對功能全面性和高效性的需求，提出了一套高計算效率、高可擴(kuò)展性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析方法體系。設(shè)計實現(xiàn)了多種并行優(yōu)化技術(shù)，結(jié)合圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及Python/C++混合編程架構(gòu)，使得在低算力環(huán)境下大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析變得更加迅速和可行。

日前EasyGraph發(fā)布了1.1版本，在這一版本中，我們大幅度加強了對超圖計算的支持，主要的更新包括：

• 支持更多的超圖指標(biāo)與算法，包括hypercoreness, vector-centrality, s-centrality等
• 支持更多的超圖數(shù)據(jù)集
• 支持更靈活的動態(tài)超圖可視化
• 支持更高效的超圖指標(biāo)計算及超圖學(xué)習(xí)

歡迎各位學(xué)者使用！

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項目網(wǎng)站：https://easy-graph.github.io/

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