Gambling Dataset

首先需要使用Python构建一个小型 Web 应用程序。然后，结合 sigma.js 和 networkx 包，我们制作出了第一个图形可视化。节点的大小表示度数，节点上的颜色表示检测到的簇的图形。

借助第一个图形演示，我们可以得出一些假设。这对您来说可能不太有趣，但这种图形可视化确实很重要。以下是一些发现：

在社交图上得分最高的漫威人物是美国队长、蜘蛛侠和钢铁侠。这意味着这些是漫威宇宙中最相关的英雄。这并不奇怪，因为他们从一开始就一直存在于漫画系列中。
社交图谱中得分较高的角色包括雷神宇宙、复仇者联盟、神奇四侠和 X 战警。图中检测到了一些小集群，其中大多数角色不太受欢迎，有些甚至在维基百科上没有页面。
因此，这种图形可视化对于了解他们将如何形象化地呈现下一部让漫威粉丝大受欢迎的漫威电影至关重要。

塑造图表
使用边权重，我们可以塑造图的内部结构。边权 意大利电话号码数据 重是英雄之间同时出现的次数。例如，假设蜘蛛侠和美国队长之间的边权重连接与他们一起出现的漫画系列数量相同。


因此，我们越关注某个特定的英雄，比如美国队长，图表就会越清晰。这样，图表将只显示与美国队长有相关数据和联系的英雄；联系较少的英雄将会消失。

识别漫威影响者
通过这些图表，我们可以清楚地知道漫威在某些电影中是如何分组其超级英雄的。我们进行了广泛的研究，并通过 Twitter 和 Facebook 等社交网络考虑了许多统计数据，才得出了这些可视化效果。

提出了几个图表标准来解释它们：Page Rank、接近中心性和度中心性。它还表明，接近中心性的值表示节点在图表中的重要性，即人物之间的接近程度以及人物之间的不接近程度。

最后呈现的图表显示，漫威与蜘蛛侠、绿巨人和雷神一样，将成为电影的最佳搭档。而如果野兽成为这部电影的主角，令人惊讶的是，他并不适合X战警，但却是连接复仇者联盟和X战警的完美桥梁。

数据可视化是社交媒体成功的关键
根据上面提供的信息，使用原始数据进行图形分析对于为任何漫威电影创作出好的情节都很重要。这可能是漫威多年来取得巨大成功的原因。如果没有这种智能数据可视化来考虑与漫威相关的数千个角色，他们将很难对角色进行分组。