Python Social Graph

Gestionnaire de graphe social avec import CSV et export JSON. Supporte l'analyse FOAF (Friend of a Friend).

Fonctionnalités

• ✅ Import CSV avec gestion automatique des espaces et doublons
• ✅ Relations bidirectionnelles ou unidirectionnelles
• ✅ Export JSON du graphe complet
• ✅ Export GraphML (Gephi, yEd, Cytoscape)
• ✅ Analyse FOAF (Friend of a Friend)
• ✅ Statistiques du réseau social
• ✅ Rapport détaillé FOAF pour tous les utilisateurs

Setup

Prérequis

• Python 3.12+

Note: Ce projet n'utilise que des modules Python standards. Aucune installation de dépendances n'est requise.

Format CSV

Chaque ligne du fichier CSV représente un utilisateur et ses amis:

Utilisateur,Ami1,Ami2,Ami3,...

Exemple (friends.csv)

Alice,Bob,Charlie,David
Bob,Alice,Eve,Frank
Charlie,Alice,David,George

Notes:

• Les espaces avant/après les noms sont automatiquement supprimés
• Les doublons sont automatiquement éliminés
• Les lignes vides sont ignorées

Usage

Le script utilise uniquement des modules Python standards, aucune installation n'est requise.

Script principal

./social-graph <fichier_csv> [options]

Options

Option	Description
--no-bidirectional	Relations unidirectionnelles (défaut: bidirectionnelles)
--output <fichier>	Fichier JSON de sortie (défaut: social_graph.json)
--foaf-report <fichier>	Génère un rapport FOAF détaillé
--graphml <fichier>	Export GraphML pour visualisation (Gephi, yEd, Cytoscape)
--stats	Affiche les statistiques du graphe
--query-user <nom>	Affiche les amis et FOAF d'un utilisateur

Exemples

1. Import basique avec export JSON

./social-graph data/input/friends.csv

Sortie: social_graph.json

2. Avec statistiques

./social-graph data/input/friends.csv --stats

📈 Statistiques du graphe:
  - Nombre d'utilisateurs: 9
  - Nombre de relations: 12
  - Mode: bidirectionnel
  - Moyenne d'amis par utilisateur: 2.67
  - Maximum d'amis: 3
  - Minimum d'amis: 2

3. Générer un rapport FOAF

./social-graph data/input/friends.csv --foaf-report data/output/foaf_report.json --stats

4. Requête pour un utilisateur spécifique

./social-graph data/input/friends.csv --query-user Alice

👤 Informations pour 'Alice':
  - Amis directs (3): Bob, Charlie, David
  - Amis d'amis (4): Eve, Frank, George, Helen

5. Export GraphML pour visualisation

./social-graph data/input/friends.csv --graphml data/output/friends.graphml --stats

Le fichier .graphml peut être ouvert avec:

• Gephi - Visualisation et analyse de graphes
• yEd - Éditeur de diagrammes
• Cytoscape - Analyse de réseaux biologiques et sociaux

6. Mode unidirectionnel

./social-graph data/input/friends.csv --no-bidirectional --output data/output/graph_unidirectional.json

Utilisation programmatique

Import de la classe

from social_graph import SocialGraph

# Créer un graphe bidirectionnel
graph = SocialGraph(bidirectional=True)

# Charger depuis CSV
graph.load_from_csv('data/input/friends.csv')

# Obtenir les amis d'un utilisateur
friends = graph.get_friends('Alice')
print(f"Amis d'Alice: {friends}")

# Obtenir les amis d'amis
foaf = graph.get_foaf('Alice')
print(f"FOAF d'Alice: {foaf}")

# Statistiques
stats = graph.get_statistics()
print(f"Total utilisateurs: {stats['total_users']}")

# Export JSON
graph.to_json('data/output/my_graph.json')

# Export GraphML (pour visualisation)
graph.to_graphml('data/output/my_graph.graphml')

# Rapport FOAF
graph.export_foaf_report('data/output/foaf_report.json')

Ajouter des amitiés manuellement

graph = SocialGraph(bidirectional=True)

# Ajouter des relations
graph.add_friendship('Alice', 'Bob')
graph.add_friendship('Alice', 'Charlie')

# Export
graph.to_json('custom_graph.json')

Structure des exports JSON

Graphe complet (social_graph.json)

{
  "Alice": ["Bob", "Charlie", "David"],
  "Bob": ["Alice", "Eve", "Frank"],
  "Charlie": ["Alice", "David", "George"]
}

Rapport FOAF (foaf_report.json)

{
  "Alice": {
    "direct_friends": ["Bob", "Charlie", "David"],
    "friends_of_friends": ["Eve", "Frank", "George", "Helen", "Ivan"],
    "total_foaf": 5
  }
}

Tests

Exécuter les exemples d'utilisation:

python examples/advanced_usage.py data/input/friends.csv

Résultat:

🚀 ======================================================== 🚀
   EXEMPLES AVANCÉS - Social Graph Manager
🚀 ======================================================== 🚀

📂 Fichier CSV utilisé: data/input/friends.csv

============================================================
Exemple 1: Recommandations d'amis
============================================================

👤 Suggestions d'amis pour Alice:
Vous pourriez connaître: Eve, Frank, George, Helen

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Exemple 2: Analyse du réseau
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📊 Statistiques globales:
  - Total utilisateurs: 9
  - Total relations: 12
  - Moyenne d'amis: 2.67

🌟 Utilisateurs les plus connectés:
  - Eve: 3 amis
  - Alice: 3 amis
  - Bob: 3 amis
  - Charlie: 3 amis
  - Helen: 3 amis

============================================================
Exemple 3: Portée du réseau
============================================================

🔍 Portée du réseau pour chaque utilisateur:

  Alice:
    - Amis directs: 3
    - Amis d'amis: 4
    - Portée totale: 7 personnes
[... output continues for all 9 users ...]

============================================================
Exemple 4: Amis communs
============================================================

👥 Amis communs entre Alice et Bob:
  Aucun ami commun

============================================================
Exemple 5: Graphe personnalisé
============================================================

📱 Graphe de followers (unidirectionnel):
  Alice suit: Bob, Charlie
  Bob suit: Alice
  Charlie suit: David

💾 Graphe exporté vers 'data/output/custom_followers.json'

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Exemple 6: Force des connexions
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💪 Force des connexions pour Alice:
  - Charlie: 1 amis communs
  - David: 1 amis communs
  - Bob: 0 amis communs

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✨ Tous les exemples ont été exécutés!
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Exemples inclus:

• ✅ Recommandations d'amis (FOAF)
• ✅ Analyse du réseau et statistiques
• ✅ Portée du réseau (amis + FOAF)
• ✅ Amis communs entre utilisateurs
• ✅ Graphe personnalisé (unidirectionnel)
• ✅ Force des connexions

API de la classe SocialGraph

Méthodes principales

Méthode	Description
__init__(bidirectional=True)	Initialise le graphe
load_from_csv(filepath)	Charge depuis CSV
add_friendship(user, friend)	Ajoute une relation
get_friends(user)	Retourne les amis d'un utilisateur
get_foaf(user)	Retourne les amis d'amis
get_all_users()	Retourne tous les utilisateurs
get_statistics()	Retourne les statistiques
to_json(filepath)	Export en JSON
to_graphml(filepath)	Export en GraphML (visualisation)
export_foaf_report(filepath)	Export rapport FOAF

Structure du projet

python-social-graph/
├── src/social_graph/        # Package source
│   ├── __init__.py
│   ├── cli.py               # Interface CLI
│   └── graph.py             # Classe SocialGraph
├── data/
│   ├── input/               # Fichiers CSV sources
│   │   └── friends.csv      # Exemple
│   └── output/              # Fichiers générés (ignorés par git)
├── docs/
│   └── gephi-guide.md       # Guide Gephi
├── examples/
│   └── advanced_usage.py    # Exemples d'utilisation
├── social-graph             # Script wrapper (point d'entrée)
├── setup.py                 # Configuration du package
├── pyproject.toml           # Configuration moderne
├── requirements.txt         # Aucune dépendance requise
├── CLAUDE.md                # Guide pour Claude Code
└── README.md                # Ce fichier

Exemples de cas d'usage

1. Analyse de réseau social

graph = SocialGraph()
graph.load_from_csv('mon_reseau.csv')

# Trouver les utilisateurs les plus connectés
stats = graph.get_statistics()
for user in graph.get_all_users():
    friend_count = len(graph.get_friends(user))
    if friend_count >= stats['avg_friends_per_user']:
        print(f"{user}: {friend_count} amis")

2. Recommandations d'amis

# Suggérer des amis potentiels (FOAF)
user = "Alice"
suggestions = graph.get_foaf(user)
print(f"Suggestions d'amis pour {user}: {suggestions}")

3. Export pour visualisation

# Export GraphML pour Gephi, yEd, Cytoscape
graph.to_graphml('network.graphml')

# Export JSON pour D3.js ou autres outils web
graph.to_json('network_data.json')

Ouvrez le fichier .graphml dans Gephi pour:

• Visualiser le réseau social
• Détecter les communautés
• Calculer les métriques de centralité
• Générer des mises en page automatiques

Licence

MIT