这个仓库包含了VAST Challenge 2023的MC1和MC3任务的解决方案。我们实现了一个交互式分析系统，旨在提供直观、高效的数据可视化和分析工具。
要运行这个项目，请确保您已安装所有必要的依赖，然后在终端中执行以下命令：
streamlit run Introduction.pyMC1-Analysis页面提供了MC1任务的可视化展示和交互式分析系统。主要功能包括：
- 快速选择：对4个怀疑实体的快速选择功能。
- 邻接图绘制：绘制选定节点的邻接图。
- 信息筛选：筛选节点和边的信息。
- 饼图统计：使用饼图统计图中各种类型节点和边的数量。
- 节点详情显示：点击图中节点以显示节点的详细信息。
- 怀疑集合管理：将节点添加到怀疑集合中。
- 社区可视化：对社区内部进行详细的可视化展示。
MC1-Anomaly页面提供了MC1的异常度评估系统。功能特点包括：
- 评判标准设定：设置多项评判标准。
- 权重和K值自定义：用户可自定义每项标准的权重和K值。
- 异常度排名：系统返回可疑度最高的前K个节点。
MC3-Analysis页面专注于MC3任务的可视化展示和交互式分析。包括以下功能：
- 热力图展示：直观展示数据热点。
- 柱状图展示：通过柱状图展示数据分布。
- 有向图展示：展示数据间的关系和流向。
- 互动功能：点击热力图中的方块并添加到有向图中；点击有向图节点时，柱状图对应柱子标红。
MC3-Similarity页面是针对相似性分析的交互式界面，其特点包括：
- 权重调节：调节相应权重。
- K值设定：设置返回结果的数量（前K个节点）。
- 相似性分析：返回相似性最高的节点。
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此项目根据MIT 许可证授权。