一 力导向布局
总结：1 模拟引力和弹力的算法应用，可用于模拟分级分团
2 每次的布局结果可能不一致，与设置和点的分布有关
3 如果有了合适的布局，记住自己的设置
Gephi
1 布局--ForceAtlas 2
选择 防止重叠
2 图的右下方，三角形状图标 。设置 标签（节点），大小（节点大小）
3 统计--网络直径
1）betweenness centrality 中介中心度或间距中心度
计算经过一个点的最短路径的数量。经过一个点的最短路径的数量越多，就说明它的中介中心度越高
2）Closeness centrality 接近中心度（或紧密中心度
计算的是一个点到其他所有点的距离的总和，这个总和越小就说明这个点到其他所有点的路径越短，也就说明这个点距离其他所有点越近
3）eccentricity
4）用gephi进行数据清洗
拓扑内的 巨人组件，K核心，度范围。
注意层级范围。
最终目的是节点数在1000个左右。
5）模块化
模块化以后，然后将节点 按照模块化后的 群落( Communities )分类。
二 空间导向布局
总结： 1 需要知道空间数据，例如经纬度
2 需要知道数据之间的联系
3 通常是有向的
三 规则导向布局
总结：1 一般为水平，垂直，放射状排布
2 有明显的层级关系