图处理系列(一)--网络生成与图入度计算

图论和网络科学都会涉及到大量对图的特性的统计计算，一般将与图数据相关的统计、挖掘、可视化统称为图处理。本系列文章主要希望探讨多方面的图处理理论与方法，包括图的统计性质、表示方法、计算算法、计算模型以及基于图论的数据挖掘等 内容 。文章只有在

图论和网络科学都会涉及到大量对图的特性的统计计算，一般将与图数据相关的统计、挖掘、可视化统称为图处理。本系列文章主要希望探讨多方面的图处理理论与方法，包括图的统计性质、表示方法、计算算法、计算模型以及基于图论的数据挖掘等内容。文章只有在必要的情况下区分图和网络的概念，所以文章术语中的图与网络将混用。

目前通用的图处理软件主要包括两种。一种主要基于遍历算法、实时的图数据库，如 Neo4j , OrientDB , DEX , 和 InfiniteGraph .另一种则是以图顶点为中心的消息传递批处理的并行引擎，如Hama , Golden Orb , Giraph , 和 Pregel .前者基本都基于tinkerpop的图基础框架，tinkerpop项目关系如图1所示：

图1 thinkerpop项目框架

其后者则主要是基于BSP模型所实现的并行图处理包。BSP是由哈佛大學Viliant和牛津大學Bill McColl提出的并行计算模型。一个BSP模型由大量相互关联的处理器(processor)所组成，它们之间形成了一个通信网络。每个处理器都有快速的本地内存和不同的计算线程。一次BSP计算过程包括一系列全局超步组成，虚拟主机，超步就是计算中一次迭代。每个超步主要包括三个组件：

现实世界的复杂网络包括无标度网络(Scale-free Network)、随机网络(Random Network)，依赖网络(Dependency network)等。其中无标度网络是由匈牙利物理学家Albert-László Barabási在绘制互联网拓扑的研究中所提出的概念，他发现随机网络(社会、生物网络)中一些节点(hubs)有比其它节点更多的连接，从而整个网络服从幂次定律(power-law)分布。于是Barabási和Albert提出了无标度网络的生成机制--“优先连接”，用于解释幂次定律分布的现象。因而优先连接算法生成的网络能够模拟现实世界的网络，我们采用R来实现BA 模型的网络生成，采用的igraph包。

igraph是一个开源的图(有向、无向图)生成和操作的类库，它底层由C实现，美国服务器，并实现了python, R语言的发行包，覆盖全平台(linux,window,MacOS)。它能够生成正则图(regular graphs)、随机图(random graphs)等,能给顶点和边赋值，香港服务器，还可以计算不同的结构属性、图同构等。igraph支持的格式包括:Edge list,Pajek,GraphML等。Edge list是简单的txt文件，使用顶点id来定义边。GraphML基于XML，用来存储图的边和顶点属性。更多的格式内容请参考igraph帮助文档。用法如下所示：

barabasi.game(n, power = 1, m = NULL, out.dist = NULL, out.seq = NULL, out.pref = FALSE, zero.appeal = 1, directed = TRUE, algorithm = c(, , ), start.graph = NULL)