社交网络适合什么图

⑴ 你通常选择哪些图片作为你社交网络的头像

我选择用杨过的照片，因为古天乐不仅很帅，还以为着我期末考可以顺顺利利地通过。

⑵ 为什么你在社交网络里的头像不习惯用自己的照片

因为在社交软件上都是一些虚拟的东西，不用自己真实的头像这样可以更好的保护自己的隐私，防止一些不法分子对自己的肖像权进行利用

⑶ 适合当微信头像图片都有哪些图片

微信是互联网时代一大重要的社交工具，因此微信头像的选择至关重要。因为微信头像可以给人第一印象，当双方没有任何了解，初加微信的时候，微信头像就是一个信号，告诉对方自己是一个怎样的性格。那么下面我就来讲一下，微信头像的“门路”，什么样的微信头像可以给人不错的第一印象呢？

1、动漫头像

现在很多年轻人都喜欢看动画片，特别是一些男生，非常喜欢看动画片，平时也会注意一些散播的展览。对于这些人来说，把微信头像变成他们最喜欢的卡通人物是个不错的选择。

因为这幅肖像画可以帮助你吸引一些志同道合的朋友，他们有着相同的兴趣爱好，喜欢同样的卡通人物。比如，在大学里参加动漫社团，你的动漫化身可以帮你找到一个玩伴。即使你一开始并不熟悉，当对方发现你可能有相似之处时，他也会自然而然地走近你，想了解你，这样可以增加你获得珍贵友谊的机会。

一般来说，微信头像的选择是多样化的，可以选择自己喜欢的风格。由于微信头像总是出现在对话框中，所以尽量不要选择一些非主流或露骨的照片。

⑷ 适合当微信头像图片都有哪些图片

现在大家在网络上沟通的方式，大多是以微信为主，微信头像就好像是我们的门面。有些人一般就一直用一个微信头像，也有一些人喜欢三天两头更换微信头像。

有人说，朋友圈是社交网络，微信头像就是你的一张脸庞，每变化了一次微信头像，就是给自己又换了一次妆；也有人说，微信头像的用心更换都是一种内心的确认，每个头像的更换看似无心，实则走心；也有人说，自己的微信头像总是随着每一次跳槽、每一次搬家、每一个假期而改变。

以下是一些网络上比较好看的头像：

1.男孩子头像

⑸ 为什么选择图形数据库，为什么选择Neo4j

图形数据库每个对象是一个节点，之间的关系是一条边。相对于关系数据库来说，图形数据库善于处理大量复杂、互连接、低结构化的数据，这些数据变化迅速，需要频繁的查询——在关系数据库中，由于这些查询会导致大量的表连接，从而导致性能问题，而且在设计使用上也不方便。
图形数据库适合用于社交网络，推荐系统等专注于构建关系图谱的系统。
图数据库的代表有Neo4J、FlockDB、InfoGrid、AllegroGraph、GraphDB等。

⑹ 社交网络分析

一个具体的网络可抽象为一个由节点（vertex或node）集合V和边（edge）集合E组成的图 G=(V, E)，节点数记为 n=|V|，边数记为 m=|E|。

PageRank的核心思想是，被大量高质量网页引用的网页也是高质量网页，假如某个网页被大量其他网页，特别是其他高质量网页引用，那么它的排名就高。

假定向量

是N个网页的排名，矩阵

是网页之间链接的数目，如 a _mn 表示第m个网页指向第n个网页的链接数，我们需要在已知A的情况下求得B。

假设 B _i 是第i次迭代的结果，那么

初始假设每个网页的排名都是 1/N，那么通过上式可以求得B ₁ ，再不断迭代求得B ₂ , B ₃ , ...。可以证明最后 B _i 会收敛，无限趋近于B，一般需要10次的迭代就可收敛。

由于很多网页间并没有链接，所以矩阵A会比较稀疏，计算需要进行平滑处理，即将上式换为

其中α为一较小常数，I为单位矩阵。

igraph可以用 g.pagerank() 计算PageRank值。

社区是图中的小集团，同一社区内节点之间的连接很紧密，而社区与社区之间的连接比较稀疏。

而所谓社区发现就是在一个图中发现若干个社区

使得各社区的顶点集合构成V的一个 覆盖 。若任意两个社区的顶点集合的交集为空，则称C为非重叠社区，否则为重叠社区。

边介数 ：网络中经过每条边的最短路径的数目。igraph可以用 g.edge_betweenness() 计算PageRank值

一种启发式的社区发现算法，先将每一个节点作为一个独立的社区，然后分别计算各个节点加入其他社区后的模块度增量，从中选出模块度最高的一个邻居节点，合并为一个社区。

LPA算法不需要预先知识，而且时间复杂度接近于 O(n)，适合处理海量数据下的社区划分。

其中m表示图里的边数；k _v 和 k _w 分别表示节点v和w的度；δ _vw 表示两个节点是否在同一个社区，是则为1不是则为0；A _vw 为网络的邻接矩阵，为1表示两个节点在同一社区，为-1则表示不在同一个社区。

模块度的取值范围为 [-1/2, 1)，越高说明网络的社区划分得越好。

阻断率用来评估单个社区的紧密程度，越小越好。它的计算公式为