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GraphNexus: de CSV a grafo formal.

#security #python #showdev #opensource

GraphNexus: de CSV a grafo formal.

Transformar una tabla en un grafo de red sigue siendo un paso manual en la mayoría de los pipelines. GraphNexus lo convierte en un comando reproducible.

Qué hace exactamente

  • Ingesta CSV/JSON y valida el esquema con Pydantic.
  • Construye nodos/aristas con las columnas que defines (node-id, target, attributes).
  • Aplica Louvain para detectar comunidades sin configurar hiperparámetros.
  • Sirve una visualización 3D interactiva (3d-force-graph) con filtros en tiempo real.

Todo local: sin llamadas a APIs externas.

git clone https://github.com/amurlaniakea/graphnexus-core.git
cd graphnexus-core
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python main.py --input examples/web_stack.csv --node-id repo_name --target co_contributor --attributes "stars,language"
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Casos verificados

Escenario Objetivo Resultado observable
Ecosistema open-source Relaciones entre repos y contribuidores Clustering Louvain + filtro por comunidad en 3D
Cadena de suministro Flujos logísticos entre regiones Aislamiento de nodos críticos por densidad
Anti-fraude financiero Entidades y flujos circulares Filtros por peso y búsqueda de nodos

Lo que queda abierto

  • El caso estrella (examples/web_stack.csv) está cubierto por el CLI y la visualización local. La integración con pipelines de datos externos es un paso siguiente, no un claim actual.

Próximos Pasos en el Roadmap

  • La versión actual se centra en la ingesta local (CSV/JSON) para garantizar un entorno 100% seguro y sin dependencias de red. En futuras iteraciones, se planea añadir conectores nativos para bases de datos relacionales (PostgreSQL, SQLite) y APIs REST, permitiendo que GraphNexus se integre directamente en pipelines de datos en la nube.

Lo que hace entonces bien:

Aunque el proyecto nació como una respuesta para visualizar el dataset Open-Source Web Stack Intelligence de Kaggle, rápidamente evolucionó hacia algo mucho más poderoso: un framework agnóstico de transformación de datos.

GraphNexus resuelve un problema común en ciencia de datos y análisis de redes: la brecha entre los datos tabulares (CSV/JSON) y la exploración visual interactiva.

En lugar de construir pipelines personalizados para cada nuevo dataset, GraphNexus permite a cualquier desarrollador o analista convertir datos estructurados en un grafo formal (nodos y aristas) y renderizarlo instantáneamente en un entorno 3D WebGL con solo tres parámetros: la columna que define la identidad del nodo, la columna que define la relación, y las columnas opcionales de metadatos.

Esto lo convierte en una herramienta general para casos de uso tan diversos como el análisis de dependencias de software, la detección de cuellos de botella en cadenas de suministro globales, o la identificación de redes circulares sospechosas en operaciones antifraude financiero.

Repo: https://github.com/amurlaniakea/graphnexus-core

Licencia: AGPL-3.0-or-later — cualquier modificación distribuida en red debe seguir siendo open-source.

Autor: Pedro Sordo Martínez — amurlaniakea@gmail.com

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