graph-tool — це модуль Python для маніпуляцій та статистичного аналізу графів (також відомих як мережі). Основні структури даних і алгоритми інструменту для графіків реалізовані в C++ з широким використтанням метапрограмування, на основі Boost Graph Library.[4] Багато алгоритмів реалізуються паралельно за допомогою OpenMP, що забезпечує підвищену продуктивність на багатоядерних архітектурах.
- Створення та маніпуляції з орієнтований або неорієнтований граф.
- Асоціація довільної інформації з вершинами, ребрами або навіть самим графом за допомогою карт властивостей.
- Фільтрація вершин та/або ребер «на льоту», щоб вони здавалися видаленими.
- Підтримка форматів dot, Graph Modelling Language[en] і GraphML.
- Зручна і потужна візуалізація графів на основі cairo або Graphviz.
- Підтримка типових статистичних вимірювань: гістограма ступеня/властивості, комбінована гістограма ступеня/властивості, кореляції вершини й вершини, асортативність[en], середній найкоротший шлях вершина-вершина тощо.
- Підтримка кількох теоретичних алгоритмів графів: таких як ізоморфізм графів, ізоморфізм підграфів, мінімальне остовне дерево, компоненти зв'язаності, дерево домінаторів[en], максимальний потік тощо.
- Підтримка кількох мір центральності.
- Підтримка коефіцієнтів кластеризації, а також статистика мотивів мережі[en] та визначення структури спільноти.
- Генерація випадкових графів з довільним розподілом ступенів і кореляціями.
- Підтримка добре налагоджених мережевих моделей: ціни, Барабаші — Альберта, геометричних мереж, багатовимірних решіток тощо.
Інструмент Graph можна використовувати для роботи з дуже великими графами у різноманітних контекстах, включаючи моделювання клітинної тканини,[5] добування даних,[6][7] аналіз соціальних мереж,[8][9] аналіз P2P систем,[10] великомасштабне моделювання агентних систем,[11] вивчення генеалогічного дерева,[12] теоретична оцінка та моделювання кластеризації мережі,[13] великомасштабний аналіз графу викликів[en][14] і аналіз конектома мозку.[15]
- ↑ https://graph-tool.skewed.de/
- ↑ The graph-tool Open Source Project on Open Hub: Languages Page — 2006.
- ↑ https://git.skewed.de/count0/graph-tool/-/commit/2c87c01d121e31a90c6177ed8e1b2b3f758fcd29
- ↑ Graph-tool performance comparison [Архівовано 11 серпня 2021 у Wayback Machine.], Graph-tool
- ↑ Bruno Monier et al, «Apico-basal forces exerted by apoptotic cells drive epithelium folding», Nature, 2015 [1]
- ↑ Ma, Shuai, et al. «Distributed graph pattern matching.» Proceedings of the 21st international conference on World Wide Web. ACM, 2012. [2]
- ↑ Ma, Shuai, et al. «Capturing topology in graph pattern matching.» Proceedings of the VLDB Endowment 5.4 (2011): 310—321. [3]
- ↑ Janssen, E., M. A. T. T. Hurshman, and N. A. U. Z. E. R. Kalyaniwalla. «Model selection for social networks using graphlets.» Internet Mathematics (2012). [4] [Архівовано 20 січня 2022 у Wayback Machine.]
- ↑ Asadi, Hirad Cyrus. Design and implementation of a middleware for data analysis of social networks. Diss. M Sc thesis report, KTH School of Computer Science and Communication, Stockholm, Sweden, 2007. [5] [Архівовано 22 січня 2015 у Wayback Machine.]
- ↑ Teresniak, Sven, et al. «Information-Retrieval in einem P2P-Netz mit Small-World-Eigenschaften Simulation und Evaluation des SemPIR-Modells.»[6] [Архівовано 22 січня 2015 у Wayback Machine.]
- ↑ Hamacher, Kay, and Stefan Katzenbeisser. «Public security: simulations need to replace conventional wisdom.» Proceedings of the 2011 workshop on New security paradigms workshop. ACM, 2011. [7]
- ↑ Miyahara, Edson Kiyohiro, Jesus P. Mena-Chalco, and Roberto M. Cesar-Jr. «Genealogia Acadêmica Lattes.» [8][недоступне посилання]
- ↑ Abdo, Alexandre H., and A. P. S. de Moura. «Clustering as a measure of the local topology of networks.» arXiv preprint physics/0605235 (2006). [9] [Архівовано 28 квітня 2022 у Wayback Machine.]
- ↑ Narayan, Ganesh, K. Gopinath, and V. Sridhar. «Structure and interpretation of computer programs.» Theoretical Aspects of Software Engineering, 2008. TASE'08. 2nd IFIP/IEEE International Symposium on. IEEE, 2008. [10]
- ↑ Gerhard, Stephan, et al. «The connectome viewer toolkit: an open source framework to manage, analyze, and visualize connectomes.» Frontiers in neuroinformatics 5 (2011). [11] [Архівовано 6 квітня 2022 у Wayback Machine.]