良好的图形/复杂网络库
我期待为图分析库或框架提供很好的建议，更好地使用C ++或java。 我找到了一些图库，
https://stackoverflow.com/questions/3010805/scalable-parallel-large-graph-analysis-library
该网页提供了一些可能的解决方案：
•C ++ - 最可行的解决方案似乎是Boost Graph Library和Parallel Boost Graph Library。 我也在研究MTGL，尽管它倾向于像Cray XMT这样的大型多线程硬件架构。 最后，我已将LEMON添加到我的清单中供考虑。 •C-igraph和SNAP（小世界网络分析和分区）; 后者在SMP系统上使用OpenMP进行并行处理。 Java - 我在这里还没有找到并行库，但JGraphT和JUNG可能是非平行空间的主要竞争者。 •Python - igraph和NetworkX看起来是最稳固的选项，但都不是平行的。 曾经有BGL的Python绑定，但现在不支持这些绑定; 2005年的最新版本现在看起来很陈旧。
但我不确定我应该根据自己的需要使用哪一个：
分析功能和可扩展性是我最关心的问题。 有没有人有建议。 任何建议都会有帮助。
我使用过networkx，它和Jung一样完美。 如果你的数据在内存中比这两项工作好，但是我遇到的问题是缺乏持久性（你可以将这两个文件保存为一个xml文件，并将其上传/下载到数据库，但是没有限制数据库内的分析图形大小以内存大小）。
最近我一直在玩neo4j（和各种附加组件），它可以解决这个问题。 它不能无限扩展，但如果您的数据少于320亿个节点，那么它作为存储引擎的速度非常快，您可以使用其他内核（或工作机器）并行分析图形。 有很多关于它们如何快速运行的性能文档，但我通常不会同意这些类型的测试，因为它不是我的测试用例，所以我建议您下载它（在neo4j.org上免费下载）并自行判断。
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