网络分析

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。

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。

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。

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。

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

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

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。

本书作为电路分析课程的进阶教材，深入探讨了二阶电路及网络分析的理论与MATLAB应用。内容涵盖二阶电路的MATLAB分析、拉普拉斯变换及其反变换、频域响应与波特图、一端口与二端口网络等。本书语言简洁易懂，注重实际应用，帮助学生掌握电路分析的核心概念和MATLAB分析方法。

以Python语言为工具，本书深入浅出地揭示了动物社会网络的复杂结构和动态变化。通过对真实案例的分析，读者将领略到如何运用Python强大的数据处理能力，构建动物社会网络模型，并从中挖掘出隐藏的社会关系和行为模式。