tasnuba-tarannum-taha/Social-Network-Search
GitHub: tasnuba-tarannum-taha/Social-Network-Search
基于 Python 的社交网络搜索算法可视化教学项目，通过图模型对比展示六种经典 AI 搜索算法的节点探索过程与路径查找行为。
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# 社交网络搜索可视化
这是一个基于 Python 的 AI 搜索项目，它将社交网络建模为图，并应用多种搜索算法来寻找人与人之间的联系。
## 功能
- 广度优先搜索 (BFS)
- 深度优先搜索 (DFS)
- 一致代价搜索 (UCS)
- 迭代加深搜索 (IDS)
- 贪婪最佳优先搜索
- A* 搜索
- 使用 NetworkX 和 Matplotlib 进行图可视化
- Facebook 风格的个人网络
- LinkedIn 风格的职业网络
## 使用的技术
- Python
- NetworkX
- Matplotlib
- Tkinter
## 项目结构
- `main.py` – 主控制器
- `gui.py` – 图形用户界面
- `graph_data.py` – 社交网络数据
- `search_algorithms.py` – 搜索算法实现
- `visualizer.py` – 图动画与可视化
## 如何运行
```
pip install -r requirements.txt
python gui.py
```
## 算法对比
| 算法 | 完备性 | 最优性 |
|------------|------------|------------|
| BFS | 是 | 是（无权图） |
| DFS | 否 | 否 |
| UCS | 是 | 是 |
| IDS | 是 | 是（无权图） |
| 贪婪最佳优先搜索 | 否 | 否 |
| A* | 是 | 是 |
## 项目目标
本项目的目标是在社交网络图上比较不同的 AI 搜索算法，并可视化每种算法如何探索节点和寻找路径。
## 截图
### 主界面
### 搜索可视化
### 最终路径
## 作者
Tasnuba Tarannum Taha
GitHub: https://github.com/tasnuba-tarannum-taha
标签：NetworkX, Python, Tkinter, 人工智能, 图算法, 搜索算法, 无后门, 特权检测, 用户模式Hook绕过, 突变策略, 逆向工具