本系统是一款**领域无关（Domain-Agnostic）**的图论分析工具。它将底层复杂的数学模型（基于 NetworkX）与上层业务逻辑解耦，通过标准化的数据接口，实现“一套算法，全场景适用”。

• 核心理念：数据驱动发现，路径揭示规律。
• 适用人群：行业分析师、数据科学家、风险管理专家。

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系统支持构建超越简单拓扑结构的复杂模型：

• 节点/边属性注入：支持权重（Weight）、容量（Capacity）、延迟（Latency）等自定义属性。
• 多层网络关联：支持跨层级节点映射（如：农业产业链中的“作物层”到“贸易商层”的传导）。

模块	核心算法	业务价值
节点中心性	Degree/Betweenness/Eigenvector	识别产业链中的核心企业或疫情中的“超级传播者”。
社区发现	Louvain / Girvan-Newman	自动划分金融风险集群或社交网络中的利益小群体。
传导路径追踪	Shortest Path / Max Flow	模拟供应链中断的扩散路径或金融波动的最优传导链。

• 动态布局：提供力导向图（Force-Directed）、环形布局、分层布局。
• 时序回放：支持基于时间戳的传导路径动态演示（如疫情随时间的扩散）。
• 路径高亮：选定起始点与终点，自动渲染关键传导链路。

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本系统的亮点在于通过更改输入 CSV/JSON 文件的 Schema，即可完成领域切换：

• 农业产业链：
  • 节点：农户、加工厂、物流、零售。
  • 分析：极端天气对下游价格的传导压力。
• 金融风险溢出：
  • 节点：银行、证券、保险。
  • 分析：单一机构暴雷引发的系统性风险扩散。
• 供应链瓶颈：
  • 节点：原材料、零件、总装。
  • 分析：关键零部件停产导致的全球供应链“断链”点。

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• 后端：Python 3.10+
  • 计算库：NetworkX (图运算), Pandas (数据处理), Numpy (矩阵计算)。
  • 接口：FastAPI / Flask。
• 前端：React / Vue.js 3
  • 图渲染：Cytoscape.js 或 G6 (AntV) —— 满足万级节点的流畅交互。
  • 状态管理：Pinia / Redux。
• 数据格式：支持 Excel、CSV、JSON 导入导出。

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1. 通用性：内置 5 套标准的业务场景模版。
2. 性能：支持单机处理 $10^5$ 规模的节点及边，秒级完成社区发现计算。
3. 易用性：实现“零代码”上传数据，一键生成传导链路分析报告。