网络图可分为

网络图是指在数学上通过点和线的组合来表示网状结构的图形。网络图广泛应用于计算机科学、生物学、社会科学等领域。根据不同的特性和用途，网络图可分为以下几类：有向网络、无向网络、加权网络、多层网络、异构网络和社交网络。

有向网络

有向网络是指网络图中的边是有方向的。该类型的网络常用于描述物流、电力和再生能源的传输流程。例如，人们常常使用有向网络来描述电子邮件的传送路径，以及个体间人际交流的传播路径。

无向网络

无向网络是指网络图中的边是双向的或无向的。该类型的网络广泛应用于互联网、社交网络和物理学等领域。例如，人们常用无向网络来分析互联网上的网页互连结构，以及人与人之间的社交关系。

加权网络

加权网络是指在网络图中给每个边设置权重，该权重可以表示各种度量指标。例如，金融交易中的金额、社交媒体中的转发量等。在加权网络中，权重在研究中被广泛应用于度量网络的重要性。例如，人们常常使用PageRank算法来度量网页的重要性，以便更好地了解互联网上的信息推荐和搜索。

多层网络

多层网络是指网络图中包含多个网络层的复合网络。不同的网络层可以具有不同的特征和动态规律，在多层网络中，不同的网络层可以被看作是不同的生态系统。例如，生态系统中的食物链可以用多层网络来描述，其中每一层代表一个食物层级。多层网络在复杂系统和生态学领域中具有重要意义。

异构网络

异构网络是指由不同类型的节点和边连接而成的复合网络。该类型的网络广泛应用于社交网络和生物学领域。例如，社交网络中的节点可以是人或组织，连接节点的边可以是信任关系或物理位置关系。这种异构网络可以覆盖多个区域和层面，具有大量的实际应用价值。

社交网络

社交网络是指以个人或组织为节点，以社交关系为边连接的网络。该类型的网络广泛应用于社会学、心理学和计算机科学等领域。例如，人们常用社交网络来分析人与人之间的社交互动关系，以及社交媒体的热点话题。社交网络的研究有助于了解社会结构和文化变迁等方面的问题。