Pajek网络分析工具详解

git 分叉网络的利器，git-forks-analysis挺适合你这种经常逛 GitHub 想挖宝的开发者。它的重点就是帮你把一堆 fork 看清楚，找出那些真正动过脑子改过代码的分支。导航图太乱？嗯，它就是为了这个问题的。不止能看 fork，还能每个分支的提交、文件改动。对那种修过 bug、加过功能的分支一目了然，避免你重复造轮子。用的是改过的gitinspector和git_stats，支持整个 repo 所有分支。你可以一键用docker-compose启动，生成 fork 网络的可视化 HTML，挺方便。推荐你先跑一遍：git clone https://github.com/hbt

为了便于学习，这里提供了详细的UCINET网络分析软件操作步骤。UCINET软件由加州大学欧文分校的网络分析团队开发，包括斯蒂芬·博加提、马丁·埃弗里特和林顿·弗里曼。它集成了NetDraw、Mage和Pajek等多种工具，支持多种文件格式的数据读取，如文件、KrackPlot、Pajek、Negopy和VNA等。UCINET能够处理高达32,767个节点的网络数据，尽管在5000至10000个节点时可能会稍有延迟。该软件提供了强大的社会网络分析功能，包括中心性分析、子群分析和基于置换的统计分析。

GRETNA是一个用于基于fMRI、sMRI或dMRI数据进行图论网络分析的工具包。它提供了跨平台的开源软件包，具有图形用户界面(GUI)，支持全局和局部网络特性的拓扑分析。用户可以灵活定义网络节点、处理网络连通性，并选择适当的阈值程序。GRETNA还允许进行统计比较，并评估网络指标与临床或行为变量之间的关系。

在图7.41中，展示了MATLAB工具箱中设施网络分析工具条的27种应用。

海豚算法研究最近在谷歌学术上获取了一些资料，可以来看看。这些文章涉及多个有趣的算法，像是基于三角形的社团发现算法、复杂网络社区挖掘的距离相似度算法，以及 Twitter 平台的人物关系网社区发现算法等。适合对社交网络、复杂网络感兴趣的同学，内容挺实用的。你可以下载文章，深入了解这些算法的实际应用。文章中提到的算法涉及多技术点，比如simHash算法、TF-IDF算法等。这些算法在文本相似度匹配、带宽自适应跟踪、以及数据聚类中都有广泛的应用，都是提升工作效率的利器。嗯，了解一下也能你更好地掌握算法优化的思路。如果你在做复杂网络，记得看看这篇关于海豚社会网络的数据集下载的文章，对你做研究会有。如果

学习有关图算法和社会网络分析的相关知识，可以从国外网站下载。

在数据分析和挖掘领域，社交网络分析（SNA）已经成为理解复杂关系网络的重要工具。R语言以其强大的统计分析能力和丰富的图形库，成为处理这类问题的理想选择。本主题将深入探讨如何使用R语言构建和分析社交网络图，揭示其中隐藏的关系模式。社交网络图由节点（如个人、组织或事件）和连接这些节点的边（代表他们之间的互动或关系）组成。在R中，我们可以使用包括igraph在内的工具来创建、操作和可视化这些网络图。这些工具提供了丰富的功能，如创建网络、计算度量指标（如度、接近中心性、介数中心性和聚类系数）以及生成可视化图形。通过分析社交网络图，可以洞察网络中的关键人物、信息传播路径和社区结构。

本存储库包含吕志恒等人使用的基础Matlab代码和函数，用于处理疫情数据并进行社交网络分析。用户需运行“MainCode.m”生成图3、8和扩展数据的基础数据，并运行“DataMaker.m”生成.csv文件。图7的基础数据可通过运行“figure7Code.m”生成。此外，还可使用R代码“plots.r”生成图1、3、6、8及扩展数据的详细图。对于图2、4、5和6，用户应使用从“MainCode.m”和“figure7Code.m”生成的.csv文件重新生成数据。

质谱数据的贝叶斯工具，用 Matlab 写的，蛮适合做生物样品的分类特征挖掘那一块。你给一堆带标签的光谱数据，它就能帮你搭个三级的贝叶斯网络，把那些跟“疾病”相关的质量点挑出来。挺适合搞蛋白质组学或者做生物标志物筛选的朋友试试。 从类变量开始做根节点，往下两级筛特征——一级是跟类别强相关的质量点，二级是跟一级强相关的，比如修饰位点、加合物什么的。结构思路清晰，逻辑也挺合理。输入是标准的光谱矩阵+标签+样本 ID，输出会给你特征出现频率，能估下结果稳定不稳定。 函数里还内置了n 折交叉验证，迭代多轮都可以。输入特征是连续值，但内部会自动离散化，不用你操心。就是得自己先做一下峰值提取和对齐，这块它