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網絡(圖)是表征與建模個體之間的復雜關系和交互的強大工具。網絡結構(圖結構)分析是研究網絡的統計特性、拓撲結構和演化模型的重要方法，涵蓋多個學科領域包括社交網絡、生物網絡、交通網絡、交易網絡等。復旦大學網絡大數據實驗室設計實現了面向多學科的高性能網絡結構分析工具箱EasyGraph，針對現有網絡結構分析相關研究對功能全面性和高效性的需求，提出了一套高計算效率、高可擴展性的網絡結構分析方法體系。設計實現了多種并行優化技術，結合圖數據結構優化以及Python/C++混合編程架構，使得在低算力環境下大規模的網絡數據分析變得更加迅速和可行。

日前EasyGraph發布了1.1版本，在這一版本中，我們大幅度加強了對超圖計算的支持，主要的更新包括：

• 支持更多的超圖指標與算法，包括hypercoreness, vector-centrality, s-centrality等
• 支持更多的超圖數據集
• 支持更靈活的動態超圖可視化
• 支持更高效的超圖指標計算及超圖學習

歡迎各位學者使用！

EasyGraph工具箱相關網址如下：

項目網站：https://easy-graph.github.io/

項目源代碼：https://github.com/easy-graph/Easy-Graph