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網絡(圖)是表征與建模個體之間的復雜關系和交互的強大工具。網絡結構(圖結構)分析是研究網絡的統(tǒng)計特性、拓撲結構和演化模型的重要方法，涵蓋多個學科領域包括社交網絡、生物網絡、交通網絡、交易網絡等。復旦大學網絡大數(shù)據(jù)實驗室設計實現(xiàn)了面向多學科的高性能網絡結構分析工具箱EasyGraph，針對現(xiàn)有網絡結構分析相關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、高可擴展性的網絡結構分析方法體系。設計實現(xiàn)了多種并行優(yōu)化技術，結合圖數(shù)據(jù)結構優(yōu)化以及Python/C++混合編程架構，使得在低算力環(huán)境下大規(guī)模的網絡數(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計算及超圖學習

歡迎各位學者使用！

EasyGraph工具箱相關網址如下：

項目網站：https://easy-graph.github.io/

項目源代碼：https://github.com/easy-graph/Easy-Graph