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。

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。

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。

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。

本程序将复杂网络邻接矩阵转换为 Pajek 网络文件格式，方便进一步分析和可视化。

社会网络是一种利用网络和图论社会关系的学科，适用于理解互联网中信息传播、用户行为等。你可以用它社交媒体、线上社群中的互动模式。通过数据，可以揭示信息传播的趋势、关系结构和关键节点。在 Web 社会网络中，的是海量的用户生成内容（UGC）和信息流动，使用的技术比如图论和数据挖掘强大。如果你对这块感兴趣，可以参考一些常见的工具和理论来进行深度哦。