资料：《Statistical Analysis of Network Data with R》
语言R常见的网络分析包：
网络分析研究大部分是描述性的工作。
网络的可视化 即是一门艺术，也是一门科学。
三元闭包体现了社会网络的“传递性”（transitivity），枚举所有节点三元组中构成三角形的比值来表征。
网络的可视化和数值特征化是网络分析的首要步骤之一。
网络可视化视图将数据的多个重要反面整合在一个图表中。
该节点在多大程度上会与同类型或者不同类型的其他节点进行匹配，可以通过一种相关性统计量（所谓的同配系数）进行量化。
将复杂系统中感兴趣的问题与合适的网络概括性度量匹配起来，是网络特征化方法起作用的关键所在。
网络中的频繁子图模式
网络聚类系数的分布,用来检验社会网路的聚集性上
sand安装包
网络数据统计分析 statistical analysis of network data
在CRAN上
G=（V,E）
节点 ：vertices 或者 nodes
边：edges 或者 links
节点数量：图的阶数 order
边的数量：图的规模 size
同构图 isomorphic
无向 undirected
有向 directed graph 或者 digraph
边：有向边 directed edges 或 弧 arcs
双向 mutual
小的图形用 formulate来创建
把mg转化为wg2
Zachary 空手道俱乐部网络 （karate club network）
数据集合实际上只存在两个社团，分别以教练为中心和以主管为中心。
Lazega律师网络可视化
srt() 不能用使用 upgrade_graph()d代替
DrL算法，针对大型网络可视化设计的布局算法。
节点的节点，即社区节点（主题节点）
即一个中心节点，一其直接相连的邻居，以及这些节点至今的边。
度值不同的节点以何种方式彼此连接
图的密度
全局聚类系数
局部聚类系数
互惠性 reciprocity
二元组普查
文件包含三列数据：来源地、目的地、及call数量
我们都知道可视化网络，需要准备两个数据文件：
接下来基于此数据集准备点和边列表文件
至此，简单的边和点列表已经准备好了，我们接下来通过几个R包来可视化下
这是R中绘制网络图的一个基本R包，这里主要用到 graph_from_data_fram() 函数。更多关于此包绘图的细节可参考这个帖子 Network Analysis and Visualization with R and igraph (kateto.net) ，介绍的十分详细。
这两个R包目前相对比较流行，可以对network数据进行操作和可视化
ggraph包还有更多好玩的样式，详情参考： https://www.data-imaginist.com/2017/ggraph-introduction-layouts/ , 根据个人的数据去选择最合适的展现形式即可。
这两款R包都是基于浏览器的JavaScript可视化库，用于交互式的展示图形，这里我们还用到刚才的示例数据来展示。
常用来快速创建交互式桑基图、和其它种类的网络图等，核心的函数即 forceNetwork()
制作桑基图
该包绘制更加方便，
我们也可以为网络中的边添加方向,用到 layout_with_fr 方式
