1. 网络拓扑结构分析
通过绘制网络拓扑图，使用邻接矩阵或邻接表记录节点连接关系。重点识别：
- 度分布异常节点
- 跨区域连接器
- 冗余路径分布
2. 节点中心性度量
采用四种核心指标评估节点重要性：
- 度中心性（Degree Centrality）
- 接近中心性（Closeness Centrality）
- 中介中心性（Betweenness Centrality）
- 特征向量中心性（Eigenvector Centrality）
3. 社区发现算法
应用Louvain算法或Girvan-Newman算法检测网络中的社区结构，通过模块度指标评估分割质量。关键步骤包括：
- 边介数计算
- 模块度优化
- 社区间桥梁识别
4. 数据流可视化工具
推荐使用Gephi或Cytoscape进行可视化分析，配合ForceAtlas布局算法可清晰呈现：
5. 自动化检测流程
构建自动化检测流水线应包含：
- 数据采集模块
- 实时计算引擎
- 异常预警系统
- 自愈机制
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