Mark Newman AS级对称快照复杂网络数据集

互联网结构的结构快照用得多了，但像 Mark Newman 这份 AS 级别的对称快照数据集，真不多见。数据挺干净的，格式是.gml和.txt，一个可视化友好，一个结构信息全。这种级别的自治系统网络，拿来做复杂网络合适，像是度分布、聚类系数、路径长度这些经典指标，全能搞。

MarkNewman 的复杂网络数据集里，每个节点代表一个 AS（自治系统），边就是它们的连接。你用Gephi一导入as-22july06.gml，图结构立马就出来了。想看中心节点？调一下度数。想看社区结构？跑个 Louvain 算法也不难。

如果你更喜欢老派工具，Pajek也能读.gml文件，功能不输 Gephi，适合搞定一些静态任务。哦对了，数据虽然是 2006 年的，但网络结构稳定，照样能拿来做算法验证和模型实验。

要注意的是，as-22july06.txt里的数据偏原始，想直接用得清洗一下，比如提取边列表、节点 ID。拿 Python 配上networkx还挺顺的，比如：

import networkx as nx
g = nx.read_gml("as-22july06.gml")
print(nx.degree_histogram(g))

如果你对网络演化也感兴趣，这份数据还能和其它 AS 历史快照做对比，比如看看哪些节点连接变了，哪些形成了新的社区。

，这套数据对做复杂网络研究的你来说，算是蛮经典的参考资源。如果你还想拓展别的方向，可以看看这些：

• 复杂网络常用数据集，资源全，适合做 benchmark
• 互联网社区结构算法，结合算法练手更香
• 欧洲邮件 Gephi 数据集，练图形可视化不错

如果你是第一次搞这种 AS 层级的网络，建议先用 Gephi 熟悉结构，再进阶玩算法。嗯，先跑起来，再琢磨优化不迟。