掌握网络分析2.0——用户中心的科学与在线统计艺术

导航结构清晰的，是我最近用得比较顺手的一个资料。不光讲了怎么用，还穿插了蛮多实战思路，适合做数据或者社交图谱的朋友参考。 嗯，文档虽然名字听起来有点严肃，但内容还蛮接地气的。它主要围绕关系网络来讲，思路挺系统的。从用户数据的导入、节点关系的建模，一直到可视化展示，基本都涵盖到了。 有个细节我觉得挺贴心，比如文档里会提到用RankClus的方法来做聚类，不只是公式推导，还有实际操作建议，配套阅读RankClus 论文也挺方便。 还有像微博关系网络的例子，蛮有意思的，结合实际社交平台，如何用模型来找出关键用户或者传播路径，适合做社交媒体挖掘的场景。 整体用下来感觉文档比较适合刚入门又想深入的开发者

SQL的艺术与科学：掌握SQL的艺术与科学 ###知识点总结1. SQL的重要性与背景：SQL作为一种数据库查询语言，在信息技术领域占据着核心位置，它不仅被广泛应用于数据检索，还是管理和操作数据库的关键工具。 2. SQL的历史发展：自20世纪80年代初以来，SQL逐渐成为标准的数据库访问语言，至今仍保持着其主导地位。 3. SQL性能优化的重要性：随着数据量的爆炸性增长，仅仅实现SQL查询的功能正确已不足以满足需求，性能优化变得至关重要。 4. 开发者与DBA的角色分工：开发者负责编写高效的SQL代码，而DBA则专注于调整数据库配置和参数，以提高整体性能。 5. SQL的艺术概念：本书提出了

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。

Pajek是一款专为研究各类复杂非线性网络而设计的大型工具，特别适用于分析和可视化数以千计甚至百万计节点的网络。该工具在Windows环境下运行，提供强大的网络分析和可视化功能。Pajek在斯洛文尼亚语中意为蜘蛛，象征其能够深入且广泛地探索各种网络结构。最新版本免费提供，限非商业使用。Pajek的应用领域涵盖合著网络、化学分子、蛋白质交互、家谱、因特网、引文网络、传播研究（如AIDS、新闻、创新）、以及数据挖掘中的双模网络等。

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。

灵感来源于brianckeegan的Wikipedia-Network-Analysis笔记本，采用Python脚本提取了特定统计领域的维基百科文章之间的链接，构建了有向图。我们提供了edges1.csv和vertex1.csv文件，这些数据是通过第一种解决方案提取的。此外，还提供了法语统计分析报告。对于更多详细信息，请参阅Extract_links_from_API.py文件。

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。

本研究选取参考咨询领域内32位高度引用的作者作为研究对象，采用社会网络分析方法结合UCINET软件分析这些作者之间的引文关系。通过网络密度分析个体之间引用的频率，通过点度中心度分析核心研究者，中间中心度分析知识传播中的关键人物，以及凝聚子群分析来揭示关系紧密的研究小团体。