用途：分析网络结构，识别社区、测量中心性、检测影响力节点，并可视化社交网络、组织架构及互联系统中的复杂关系。
主要能力：支持度中心性、介数中心性、接近中心性、特征向量中心性等指标；通过模块度优化进行社区检测；计算聚类系数、连通性、最短路径、Jaccard 相似度；可组合各指标生成影响力评分，并输出网络可视化、中心性分析、社区检测结果、连通性指标、影响力排名与关键节点识别。
使用方式：基于 Python，依赖 pandas、numpy、matplotlib、networkx、seaborn 等库。典型流程为用 nx.Graph() 构建图，添加带属性的节点与边，再调用 nx.degree_centrality、nx.betweenness_centrality、nx.closeness_centrality、nx.eigenvector_centrality 及 community.greedy_modularity_communities 等函数计算，最后用 matplotlib 绘图。
适用场景：社交网络影响力与社区分析、组织层级与关键连接者或瓶颈识别、引文网络与协作模式研究、基于关系的推荐系统、供应链网络优化与脆弱性分析、金融交易欺诈模式检测。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持或效果数据；特征向量中心性可能不收敛，需异常处理；示例为小规模演示网络，实际数据规模与性能表现暂未提供。