1.海豚社会网络数据摘要:

       Lusseau等在新西兰对62只宽吻海豚的生活习性进行了长时间的观察，他们研究发现这些海豚的交往呈现出特定的模式，并构造了包含有62个结点的社会网络。如果某两只海豚经常一起频繁活动，那么网络中相应的两个结点之间就会有一条边存在。Dolphin 网络也是复杂网络社区发现与划分的经典用例，其拓扑结构如图所示，该网络记录了 62 只海豚之间的联系，共分为 2 个家族（社区）。

2.数据集内容介绍

             数据格式：csv

             数据规模：62个点，159条边

             数据用途：用于测试社团划分算法准确性

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3.使用python进行数据集的构图和绘制 

# encoding:utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
import pandas as pd

# 读取数据源
columns = ['Source', 'Target']
data = pd.read_csv('Dolphin.csv', names=columns, header=None)

# 绘制空图
graph = nx.Graph()

# 获取数据源长度，即边的数量
data_len = len(data)

# 往图中添加边
for i in range(data_len):
    graph.add_edge(data.iloc[i]['Source'], data.iloc[i]['Target'])

# 获取图中每个节点的度
print(graph.degree())

# 绘制图
nx.draw(graph, with_labels=True)

# 保存图
plt.savefig('./ren/graph/Dolphin.png')

# 展示图
plt.show()

4.小结 

       通过上述的操作，我们就可以实现对海豚社会网络数据集的简单探索，初步从图中获取一些简要信息。比如，从图中可以看到62个节点可以大致分为两个社区（家族）；最密集的节点有哪些等等。对于接下来的社区划分或者采用k-means等聚类方法处理数据大有裨益。