【源码】基于Django框架的复杂网络分析系统

项目简介

本项目是基于Django框架的复杂网络分析系统，可对复杂网络结构、社区、影响力等方面进行分析。借助构建网络模型、模拟网络攻击、计算网络参数等方式，让用户深入了解网络的结构与特性，为网络优化、防御攻击等提供数据支撑。

项目的主要特性和功能

1. 复杂网络模型构建：利用不同数据源（如用户关注关系、音乐推荐系统等）生成多种类型的网络模型，为网络分析提供基础数据。
2. 网络参数计算：计算网络的聚类系数、最大节点核心数、平均最短路径长度等参数，评估网络结构和特性。
3. 社区检测：运用Girvan - Newman、贪心模块度、谱聚类等方法检测网络社区结构，并提供可视化和分析。
4. 影响力最大化：模拟无权重和带权重的独立级联模型，评估节点或边对整体网络的影响力，为网络优化和策略制定提供依据。
5. 网络攻击模拟：模拟网络攻击（如随机删除节点、基于影响力的删除等），评估网络在攻击下的鲁棒性和安全性。
6. 数据可视化：展示网络结构、社区分布、节点影响力等数据，助用户直观了解网络状态。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python和Django开发环境，配置虚拟环境。
2. 项目复制：从代码仓库将项目复制到本地。
3. 依赖安装：在项目目录下运行pip install -r requirements.txt安装所需依赖库。
4. 数据库设置：依据settings.py配置创建数据库，运行python manage.py migrate进行数据库迁移。
5. 运行服务器：执行python manage.py runserver启动开发服务器，访问http://127.0.0.1:8000/查看项目首页。
6. 功能使用：根据项目的URL配置，访问不同API接口进行网络分析、社区检测、影响力评估等操作。

注意：项目具体功能和API接口可能因需求不同而有差异，上述步骤仅为通用安装使用指南，具体细节需根据实际需求调整。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】