社交網路適合什麼圖

⑴ 你通常選擇哪些圖片作為你社交網路的頭像

我選擇用楊過的照片，因為古天樂不僅很帥，還以為著我期末考可以順順利利地通過。

⑵ 為什麼你在社交網路里的頭像不習慣用自己的照片

因為在社交軟體上都是一些虛擬的東西，不用自己真實的頭像這樣可以更好的保護自己的隱私，防止一些不法分子對自己的肖像權進行利用

⑶ 適合當微信頭像圖片都有哪些圖片

微信是互聯網時代一大重要的社交工具，因此微信頭像的選擇至關重要。因為微信頭像可以給人第一印象，當雙方沒有任何了解，初加微信的時候，微信頭像就是一個信號，告訴對方自己是一個怎樣的性格。那麼下面我就來講一下，微信頭像的「門路」，什麼樣的微信頭像可以給人不錯的第一印象呢？

1、動漫頭像

現在很多年輕人都喜歡看動畫片，特別是一些男生，非常喜歡看動畫片，平時也會注意一些散播的展覽。對於這些人來說，把微信頭像變成他們最喜歡的卡通人物是個不錯的選擇。

因為這幅肖像畫可以幫助你吸引一些志同道合的朋友，他們有著相同的興趣愛好，喜歡同樣的卡通人物。比如，在大學里參加動漫社團，你的動漫化身可以幫你找到一個玩伴。即使你一開始並不熟悉，當對方發現你可能有相似之處時，他也會自然而然地走近你，想了解你，這樣可以增加你獲得珍貴友誼的機會。

一般來說，微信頭像的選擇是多樣化的，可以選擇自己喜歡的風格。由於微信頭像總是出現在對話框中，所以盡量不要選擇一些非主流或露骨的照片。

⑷ 適合當微信頭像圖片都有哪些圖片

現在大家在網路上溝通的方式，大多是以微信為主，微信頭像就好像是我們的門面。有些人一般就一直用一個微信頭像，也有一些人喜歡三天兩頭更換微信頭像。

有人說，朋友圈是社交網路，微信頭像就是你的一張臉龐，每變化了一次微信頭像，就是給自己又換了一次妝；也有人說，微信頭像的用心更換都是一種內心的確認，每個頭像的更換看似無心，實則走心；也有人說，自己的微信頭像總是隨著每一次跳槽、每一次搬家、每一個假期而改變。

以下是一些網路上比較好看的頭像：

1.男孩子頭像

⑸ 為什麼選擇圖形資料庫，為什麼選擇Neo4j

圖形資料庫每個對象是一個節點，之間的關系是一條邊。相對於關系資料庫來說，圖形資料庫善於處理大量復雜、互連接、低結構化的數據，這些數據變化迅速，需要頻繁的查詢——在關系資料庫中，由於這些查詢會導致大量的表連接，從而導致性能問題，而且在設計使用上也不方便。
圖形資料庫適合用於社交網路，推薦系統等專注於構建關系圖譜的系統。
圖資料庫的代表有Neo4J、FlockDB、InfoGrid、AllegroGraph、GraphDB等。

⑹ 社交網路分析

一個具體的網路可抽象為一個由節點（vertex或node）集合V和邊（edge）集合E組成的圖 G=(V, E)，節點數記為 n=|V|，邊數記為 m=|E|。

PageRank的核心思想是，被大量高質量網頁引用的網頁也是高質量網頁，假如某個網頁被大量其他網頁，特別是其他高質量網頁引用，那麼它的排名就高。

假定向量

是N個網頁的排名，矩陣

是網頁之間鏈接的數目，如 a _mn 表示第m個網頁指向第n個網頁的鏈接數，我們需要在已知A的情況下求得B。

假設 B _i 是第i次迭代的結果，那麼

初始假設每個網頁的排名都是 1/N，那麼通過上式可以求得B ₁ ，再不斷迭代求得B ₂ , B ₃ , ...。可以證明最後 B _i 會收斂，無限趨近於B，一般需要10次的迭代就可收斂。

由於很多網頁間並沒有鏈接，所以矩陣A會比較稀疏，計算需要進行平滑處理，即將上式換為

其中α為一較小常數，I為單位矩陣。

igraph可以用 g.pagerank() 計算PageRank值。

社區是圖中的小集團，同一社區內節點之間的連接很緊密，而社區與社區之間的連接比較稀疏。

而所謂社區發現就是在一個圖中發現若干個社區

使得各社區的頂點集合構成V的一個 覆蓋 。若任意兩個社區的頂點集合的交集為空，則稱C為非重疊社區，否則為重疊社區。

邊介數 ：網路中經過每條邊的最短路徑的數目。igraph可以用 g.edge_betweenness() 計算PageRank值

一種啟發式的社區發現演算法，先將每一個節點作為一個獨立的社區，然後分別計算各個節點加入其他社區後的模塊度增量，從中選出模塊度最高的一個鄰居節點，合並為一個社區。

LPA演算法不需要預先知識，而且時間復雜度接近於 O(n)，適合處理海量數據下的社區劃分。

其中m表示圖里的邊數；k _v 和 k _w 分別表示節點v和w的度；δ _vw 表示兩個節點是否在同一個社區，是則為1不是則為0；A _vw 為網路的鄰接矩陣，為1表示兩個節點在同一社區，為-1則表示不在同一個社區。

模塊度的取值范圍為 [-1/2, 1)，越高說明網路的社區劃分得越好。

阻斷率用來評估單個社區的緊密程度，越小越好。它的計算公式為