基于MATLAB的复杂网络介数中心性计算与分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现高效图算法，可解析网络拓扑数据并计算节点介数中心性，支持结果排序、统计分析与交互式可视化。适用于社交网络、生物信息学等领域的研究人员快速进行网络关键节点识别。

详 情 说 明

复杂网络节点介数中心性计算与分析系统

项目介绍

本项目基于MATLAB实现，旨在计算复杂网络中每个节点的介数中心性，并进行可视化分析。系统能够读取网络结构数据，使用高效的图算法计算节点的介数指标，支持对计算结果进行排序、统计分析和可视化展示。该工具适用于社交网络、交通网络、生物网络等多种复杂网络的分析场景，帮助用户识别网络中的关键节点和瓶颈位置。

功能特性

• 高效算法实现：采用Brandes算法等最短路径计算方法，优化处理大规模网络
• 稀疏矩阵优化：支持大规模网络的快速计算，降低内存消耗
• 灵活数据输入：支持邻接矩阵和边列表两种数据格式，可处理加权/无权网络
• 参数可配置：可设置网络方向性（有向/无向）、结果归一化等选项
• 全面结果输出：提供介数值列表、排序结果、统计摘要和多种可视化图表
• 直观可视化：包含网络拓扑图（节点大小/颜色反映介数值）和介数分布直方图

使用方法

数据输入准备

方式一：邻接矩阵格式

• 创建N×N的对称矩阵（N为节点数）
• 元素值为0/1（无权网络）或权重值（加权网络）
• 保存为MAT文件或文本文件

方式二：边列表格式

• 创建M×2或M×3的矩阵（M为边数）
• 每行格式为[起点ID, 终点ID]或[起点ID, 终点ID, 边权重]
• 保存为文本文件

运行分析

1. 将数据文件放置在指定目录
2. 运行主程序文件
3. 根据提示选择数据文件和设置参数
4. 查看控制台输出的计算结果和统计摘要
5. 查看自动生成的可视化图表

参数设置选项

• 网络类型：有向网络/无向网络
• 归一化选项：是否对介数值进行归一化处理
• 可视化设置：节点显示大小、颜色映射方案等

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：

- MATLAB基础环境 - 图像处理工具箱（用于可视化） - 统计和机器学习工具箱（用于统计分析）

• 内存建议：至少8GB RAM（处理大规模网络时建议16GB以上）
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了从数据读取、参数配置到结果输出的完整功能链。具体包含网络数据的解析与验证、介数中心性的批量计算引擎、多种排序与统计分析方法，以及交互式可视化模块的生成与渲染。该文件通过模块化设计协调各功能组件的协同工作，确保计算效率与结果准确性，并提供用户友好的操作界面和错误处理机制。