学生社团网络图
networkx社团划分
networkx社团划分摘要：1.社团划分简介2.社团划分算法介绍3.网络X工具库的使用4.实例分析与结果展示5.总结与展望正文：一、社团划分简介社团划分，作为社会网络分析中的重要研究领域，旨在找到网络中具有相似属性的节点集合。
这种方法有助于挖掘网络中的潜在社区结构，对于研究社交网络、推荐系统、知识图谱等领域具有重要意义。
二、社团划分算法介绍1.基于模块度的社团划分算法：这类算法以最大化网络模块度为目标，通过优化节点归属来划分社团。
常见的算法有：Louvain算法、Infomap算法、Label Propagation算法等。
2.基于密度的社团划分算法：这类算法以网络中节点的局部密度为基础，将密度较高的区域划分为社团。
常见的算法有：K-means算法、DBSCAN算法等。
3.基于图论的社团划分算法：这类算法利用图论中的分割、聚类等概念来进行社团划分。
常见的算法有：Newman算法、Fastgreedy算法等。
三、网络X工具库的使用网络X（NetworkX）是一个基于Python的社会网络分析库，提供了丰富的社团划分算法和功能。
以下简要介绍如何使用网络X进行社团划分：1.安装网络X：在命令行中输入`pip install networkx`进行安装。
2.创建网络图：使用`G = nx.Graph()`创建一个空的无向图。
3.添加节点和边：使用`G.add_edges_from()`添加节点和边。
4.调用社团划分算法：使用`munity_multilevel()`（基于模块度的算法）或其他划分算法进行社团划分。
5.分析划分结果：使用`nx.spring_layout()`绘制网络图，观察社团结构。
四、实例分析与结果展示以下以一个简单网络图为例，展示如何使用网络X进行社团划分：1.创建网络图：```import networkx as nxG = nx.Graph()```2.添加节点和边：```G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4), (3, 4), (4, 5), (4, 6), (5, 6), (6, 7), (7, 8)])```3.调用Louvain算法进行社团划分：```from community import community_multilevelpartition = community_multilevel(G)```4.分析划分结果：```print(partition)print("模块度：", nx.modularity(G, partition))pos = nx.spring_layout(G, seed=42)x.draw(G, pos, with_labels=True, node_size=3000,node_color=partition.node_colors, font_size=12, font_weight="bold") plt.show()```五、总结与展望本文简要介绍了社团划分的基本概念、常见算法及网络X工具库的使用方法。
学校管理网络图
学校管理网络图一、引言学校管理网络图是指通过图形化的方式展示学校管理体系的网络关系和组织结构。
它能够清晰地展示学校各个部门之间的联系和职责分工，帮助学校管理者更好地了解学校的运作机制，优化管理流程，提高管理效率。
本文将详细介绍学校管理网络图的标准格式和编写要求。
二、学校管理网络图的标准格式学校管理网络图一般采用层级结构图的形式，具体的标准格式如下：1. 标题：在图的顶部居中位置，用较大的字体写明学校名称和图的名称，以便快速识别和定位。
2. 学校领导层：在图的第一层，以一个主节点表示学校的最高领导，如校长或校董。
下方连接多个子节点，分别代表副校长、教务处长、财务处长等各个职能部门的负责人。
3. 学院/系部：在图的第二层，以多个子节点表示学校的各个学院或系部。
每个子节点下方连接多个子节点，分别代表学院/系部的院长/系主任、教师团队和行政人员。
4. 行政部门：在图的第三层，以多个子节点表示学校的各个行政部门，如教务处、财务处、人事处等。
每个子节点下方连接多个子节点，分别代表行政部门的负责人和工作人员。
5. 教学部门：在图的第四层，以多个子节点表示学校的各个教学部门，如教学研究中心、实验室等。
每个子节点下方连接多个子节点，分别代表教学部门的负责人和教师团队。
6. 学生组织：在图的第五层，以多个子节点表示学校的各个学生组织，如学生会、社团等。
每个子节点下方连接多个子节点，分别代表学生组织的负责人和成员。
7. 其他支持部门：在图的第六层，以多个子节点表示学校的其他支持部门，如图书馆、后勤处等。
每个子节点下方连接多个子节点，分别代表支持部门的负责人和工作人员。
8. 连接线：用箭头表示各个节点之间的关系和联系，箭头指向下一级节点。
三、学校管理网络图的编写要求为了确保学校管理网络图的准确性和可读性，以下是编写学校管理网络图的要求：1. 清晰明了：图形化的表达方式应该简洁明了，避免冗余和混乱的线条。
每个节点的名称应该简洁明了，能够准确描述其职责和所属部门。
大规模网络中的社团发现算法研究
大规模网络中的社团发现算法研究社团发现是网络科学中一个重要的研究方向，其旨在揭示网络中存在的隐藏结构和组织规律。
大规模网络中的社团发现算法研究侧重于解决当网络规模庞大时，如何高效准确地识别和划分社团的问题。
本文将介绍几种主要的大规模网络社团发现算法，并评估其优劣与适用场景。
首先，我们将介绍一种基于模块度优化的算法——Louvain算法。
该算法在大规模网络中具有快速和高效的优势，并在广泛的领域得到应用。
Louvain算法的核心思想是通过优化网络的模块度来划分社团。
它基于迭代过程，通过不断地合并节点，不断提高网络的模块度，从而得到最优的社团划分结果。
然而，Louvain算法的缺点是容易陷入局部最优解，并且在处理大规模网络时，时间复杂度较高。
为了解决Louvain算法的局限性，Girvan-Newman算法被提出。
Girvan-Newman算法采用了基于边介数的思想，通过计算边的介数来度量边对网络社团划分的重要性，然后迭代地删除介数最大的边，直到网络被分成了多个社团。
该算法的优势是可以揭示社团之间的层次结构，并且对于大规模网络具有较好的可扩展性。
然而，Girvan-Newman算法在处理网络嵌套和重叠社团时存在一定的挑战。
除了传统的算法外，近年来，一些基于深度学习的算法也被提出来解决大规模网络中的社团发现问题。
其中，Graph Convolutional Network (GCN) 是一种非常有潜力的算法。
GCN通过学习节点特征之间的关系来刻画网络结构，然后通过多层的神经网络进行社团发现。
GCN具有较好的鲁棒性和准确性，并且可以处理大规模网络。
但是，GCN算法的计算复杂度较高，且对网络的输入表示形式要求较高，需要将网络表示为图结构，这对一些具有特殊结构的网络来说并不方便。
除了上述提到的算法，还有一些其他的方法被用于解决大规模网络中的社团发现问题。
例如，基于聚类的方法、基于拓扑排序的方法等等。
这些算法各有优劣，适用于不同的场景。
校园网网络拓扑图
学校目前已建成较为完善的校园网络基础教学设施和各种应用系统，形成了以现代网络信息技术为载体的公共服务体系，在本科教学中发挥了重要作用。
我校是1995年全国首批百所加入中国教育与科研网的高校之一。
多年来，在石油高校网络建设项目、国家西部大学校园计算机网络建设项目、日元贷款和学校自筹资金的支持下，使用先进的网络技术和核心设备建成了光缆连接整个校园内永久性建筑的、结构合理的校园网。
网络核心层采用两台高性能万兆交换设备构成双核架构。
在用户密集的学生区使用双引擎思科6509交换机，并通过万兆链路与核心交换机互连。
其它各区域汇聚节点使用思科4500等交换机均以双千兆链路分别连接到两个核心交换机，同时向下汇聚该区域内部各个楼宇的网络流量，形成层次合理、收敛快、转发高速、扩展性强、运转高效的三层网络结构，并能提供IPv6支持。
在休闲广场、图书馆阅览厅、会议中心等公共区域实现无线网络覆盖。
成都校区校园网网络拓扑图成都校区校园无线网络分布示意图校园网覆盖了学校教学、科研、行政办公、教工与学生生活区，总计信息点数24000多个。
开通了教育网、电信和网通三个出口，出口总带宽为500M，出口带宽利用率达到93%以上。
成都、南充两校区通过2M专线连接，实现了视频会议传输。
部署了企业级硬件防火墙、入侵检测系统和趋势防杀病毒等软硬件，构成了校园网络安全防御系统。
配置了85KVA不间断电源系统，充分保障了校园网重要交换设备和应用服务器的正常运行。
拥有16个C类教育网网络地址、32个电信IP地址和32个网通IP地址，构成了统一的校园网络环境，为全校教学、科研、管理、生活提供了设施完善、建设水平高、运行良好的网络平台。
我校“西部大学校园计算机网络建设工程”通过教育部专家组的实地检查和整体验收，学校被评为“四川省高等学校校园网建设优秀单位”。
校园网为本科教学提供了良好的数字化平台。
学校门户网站、各院系与部门的二级网站、英语教学网站、新闻中心网站、党建网站、校团委网站等形成一定规模。
基于Fast-Newman算法的网络社团结构分解
B007青岛科技大学第八届“校长杯”数学知识竞赛暨2013年全国研究生、大学生数学建模竞赛选拔赛评阅专用页目录一．摘要 (2)二．问题的提出 (4)三．问题的分析 (5)四．基本理论与算法思想 (6)4.1复杂网络的基本概念与性质 (6)4.1.1真实网络的图表示 (6)4.1.2度分布 (6)4.1.3网络的平均最短路径和顶点的介数 (6)4.1.4网络的簇系数 (7)4.2复杂网络社团结构定义 (8)4.3 GN算法与Fast-Newman算法 (9)4.3.1 GN算法 (9)4.3.2 Fast-Newman算法 (10)五．建模过程 (11)5.1问题一 (11)5.1.1第一题第1个网络 (11)5.1.2第一题第2个网络 (13)5.2.3第一题第3个网络 (14)5.2 问题2 (15)六．模型的评价与改进 (16)七．参考文献 (17)青岛科技大学第八届“校长杯”数学知识竞赛暨2013年全国研究生、大学生数学建模竞赛选拔赛题目基于Fast-Newman算法的网络社团结构分解一．摘要社团结构是复杂网络的一个极其重要的特性，网络社团结构分解在生物学、计算机科学和社会学等多个领域都具有很重要的意义。
复杂网络通常会呈现出社团结构特性，如何在实际网络中高效地发现社团结构是近年来复杂网络的研究热点之一。
近年来，针对不同类型的大规模复杂网络，提出了很多寻找社团结构的算法。
本模型基于贪婪算法的思想，根据Newman在GN算法上改进优化的一种凝聚算法——Fast-Newman算法，对问题中的多种复杂网络进行了社团结构分解，建立一种针对复杂网络社团分解的标准化方法，取得了不错的效果。
最后，还分析了本算法的优缺点，提出了如何改进准确度。
关键词：复杂网络社团结构分解凝聚算法GN算法 Fast-Newman算法Decomposition of Network Community Structure Based on theFast - Newman AlgorithmAbstractCommunity structure is a very important property of complex networks．Detecting communities in networks is of great importance in biology，computer science，sociology and so on．Community structure exists in many real networks．How to find such communities effectively is one of focuses of many recent researches in the branch of complex networks．In recent years，a lot of community discovery algorithms have been proposed aiming at different kinds of large scale complex networks．In this paper, we based on greedy algorithm,According to a condensation algorithm which Newman in designed.the GN algorithm on optimization--Fast Newman algorithm.We decomposition a variety of complex network community structure in problems, good results have been achieved.Key words: complex network；community structure; GN Algorithm; Fast-Newman Algorithm随着WS小世界网络模型和BA无标度网络模型的提出，国内外掀起了研究复杂网络的热潮。
一文读懂社会网络分析(SNA)理论、指标与应用
一文读懂社会网络分析(SNA)理论、指标与应用开新坑！社交网络分析（又称复杂网络、社会网络，Social Network Analysis）是诞生于数学图论、计算机科学、物理学的交叉碰撞中的一门有趣的学科。
缘起：我研究SNA已经有近2年的时光，一路坎坷走来有很多收获、踩过一些坑，也在线上给很多学生讲过SNA的入门知识，最近感觉有必要将心得和基础框架分享出来，抛砖引玉，让各位对SNA感兴趣的同学们一起学习进步。
我的能力有限，如果有不足之处大家一起交流，由于我的专业的影响，本文的SNA知识可能会带有情报学色彩。
面向人群：优先人文社科类的无代码学习，Python、R的SNA 包好用是好用，但是对我们这这些社科的同学来说门槛太高，枯燥的代码首先就会让我们丧失学习兴趣。
特征：类综述文章，主要目的是以通俗的语言和精炼的框架带领各位快速对SNA领域建立起一个全面的认知，每个个关键概念会附上链接供感兴趣的同学深入学习。
开胃菜：SNA经典著作分享《网络科学引论》纽曼 (访问密码 : v9d9g3)2 概述篇：什么是网络？我们从哪些角度研究它？1) 认识网络SNA中所说的网络是由节点（node，图论中称顶点vertex）和边（edge）构成，如下图。
每个节点代表一个实体，可以是人、动物、关键词、神经元；连接各节点的边代表一个关系，如朋友关系、敌对关系、合作关系、互斥关系等。
最小的网络是由两个节点与一条边构成的二元组。
Les Miserables人际关系网络2) 构建网络就是建模马克思说过，“人的本质在其现实性上，它是一切社会关系的总和。
” 事实上，当我们想快速了解一个领域，无论该领域是由人、知识、神经元乃至其他实体集合构成，利用SNA的方法将实体及其相互关系进行抽象和网络构建，我们就完成了对某一领域的“建模”，这个模型就是网络图，拿科学网络计量学家陈超美的观点来说，借助网络图，“一图胜千言，一览无余”。
3) 社会网络类型此处展示常见且常用的网络类型名词，想要具体了解可以点击链接仔细查看！•网络中节点的来源集合异同o一模网络 one-modeo二模网络 two-mode•视角：•边权重o加权网络 weight networko无权网络 unweight networko符号网络 Signed network•关系是否有方向o有向网络 Directed networko无向网络 Undirected network4) 网络分析的5大中心问题SNA可以帮助我们快速了解该网络中的分布格局和竞争态势，“孰强孰弱，孰亲孰远，孰新孰老，孰胜孰衰”，这16字箴言是我学习SNA总结的精华所在，初中级甚至高级的社会网络分析学习几乎完全就是围绕着这四个方面开展，后面将要讲到的理论与方法皆为此服务，希望同学们可以重点关注。
基于图神经网络的社团检测算法
基于图神经网络的社团检测算法基于图神经网络的社团检测算法一、引言社团检测是图数据分析中的重要问题之一，旨在从复杂网络中发现具有紧密联系的节点群体。
社团结构的发现对于了解网络的组织结构、社交网络分析、信息传播等具有重要意义。
近年来，随着深度学习的发展，图神经网络（Graph Neural Network，简称GNN）被提出并成功应用于社团检测中，极大地推动了社团检测的研究进展。
二、图神经网络简介图神经网络是一种用于处理图数据的深度学习模型。
相对于传统的深度学习模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN），图神经网络能够处理非欧几里得空间的数据，具有较强的适应性和泛化能力。
图神经网络的核心思想是将节点和边作为输入，并通过多层的神经网络模型进行信息传播和聚合。
在信息传播过程中，每个节点将其周围节点的信息进行聚合，得到一个更全面的表示。
这种信息传播和聚合的过程能够充分利用节点之间的关系，从而更好地挖掘图数据中的特征。
三、基于图神经网络的社团检测算法基于图神经网络的社团检测算法主要包括以下步骤：1. 构建图数据：首先，将复杂网络表示为图数据结构，其中节点表示网络中的实体，边表示实体之间的关系。
可以使用邻接矩阵或者邻接表等数据结构来存储和表示图数据。
2. 节点特征编码：为了让图神经网络能够处理节点的特征，需要将节点特征进行编码。
可以使用词嵌入（Word Embedding）等技术将节点特征转化为低维的向量表示，从而减少计算复杂度。
3. 图神经网络模型构建：选择适合的图神经网络模型用于社团检测。
常用的图神经网络模型包括图卷积网络（Graph Convolutional Network，简称GCN）、图注意力网络（Graph Attention Network，简称GAT）等。
4. 信息传播和聚合：通过多层的神经网络模型，将节点和边的信息进行传播和聚合，得到更全面的节点表示。
社会网络图模型及传播机制分析
社会网络图模型及传播机制分析社会网络是人与人之间相互连接的关系网络，是信息传播和社交互动的重要平台。
社会网络图模型是研究社会网络的一种方法，通过构建网络图模型，可以分析社会网络的结构和特征，并深入研究信息在网络中的传播机制。
在社会网络中，人们之间的联系可以用节点和边表示。
节点代表个体，边代表个体之间的关系。
社会网络图模型可以分为静态网络和动态网络。
静态网络将关系看作静止的、不变的，而动态网络则考虑了关系的变化和演化。
一种常见的社会网络图模型是小世界网络模型。
该模型认为社交关系既具有局部紧密性，又具有全局短路径性。
在小世界网络中，节点之间的短路径长度较短，但是每个节点的邻居节点数量有限。
这种网络结构表明社会网络中存在着紧密相连的社团，同时也存在着具有跨社团联系的节点。
另外一种社会网络图模型是无标度网络模型。
无标度网络中，个体之间的联系是不均衡的，少数节点拥有大量连接，而大多数节点只具有少量连接。
这种不均衡分布的特性使得无标度网络具有较好的鲁棒性和抗干扰能力。
在无标度网络中，少数节点的影响力非常大，对信息的传播和影响具有重要作用。
社会网络中的信息传播机制是研究社会网络图模型的重要一环。
信息的传播可以通过节点之间的直接传播和非直接传播两种方式进行。
直接传播是指信息从一个节点直接传递至另一个节点，而非直接传播则是通过节点之间的关系链条传递信息。
信息传播还可以分为主动传播和被动传播。
主动传播是指消息发起者主动将消息传达给其他节点，而被动传播则是指消息接收者感知到消息并主动传播给其他节点。
这两种传播方式在社会网络中共同存在。
在社会网络中，信息的传播还受到节点影响力的影响。
节点影响力是指节点对其他节点的影响程度。
节点影响力较大的节点被称为影响节点或超级节点。
这些节点具有较强的信息传播和扩散能力，能够快速将信息传达给更多的节点。
信息的传播路径在社会网络中往往是呈现出一种病毒式传播的模式。
即从一个初始节点开始，信息通过节点之间的连接关系，逐渐扩散至整个网络。
开发学生社团活动校本课程的探索
开发学生社团活动校本课程的探索[内容摘要]学生社团活动是校本课程开发的突破口。
根据学校实际情况成立的学生社团，如果按“课程”来设计，系统地、规范地考虑其目标、内容、组织实施以及评价等要素，这样的“社团活动”的设计就是“校本课程开发”。
本文以我校学生社团工作为依托，就校本课程开发过程进行一个“全景式”展示。
[关键词]学生社团校本课程校本开发一、学生社团校本课程开发的理论思考（一）校本课程开发的基本理念课程问题永远是学校的核心问题。
一所学校如果没有切合实际、独具特色的课程体系，就缺少发展的核心竞争力。
开发校本课程，目标不是编写大量的校本教材，而是完善学校课程体系，提升学校核心竞争力。
校本课程开发，简单地说，就是以学校为基地进行的课程的规划、编制、实施和评价的一整套活动。
它意味着对“课程”进行某种程度的系统安排和规划。
校本课程开发具有三个核心思想：（1）是基于这样的理念，即“课程是学习者的需要和个性特征发展而来的经验组成的”，“如果要使学生获得有意义的教育经验，课程的多样化是根本”；（2）要给教师和学生提供充分的自由，这种自由是个性化教育的必要条件；（3）学校是由人构成的社会机构，必须与学校自身的环境相适应。
（二）学生社团活动是校本课程开发的突破口学生社团是学生根据自己的要求，以共同的理想、积极的兴趣为动机，为了实现自身的需要或目的而自由结合的青少年群众性团体。
社团活动课是在学校独特的文化历史背景下，由学生感兴趣的活动内容发展而成的。
社团活动课与校本课程开发既有区别又有联系。
根据学校实际情况成立的学生社团，如果按“课程”来设计，系统地、规范地考虑其目标、内容、组织实施以及评价等要素，这样的“社团活动”的设计就是“校本课程开发”。
加强社团活动课的建设成为充分展示学校特色、打破课程发展瓶颈的重要手段。
众所周知，不同风格特色的学校，有其不同的校园文化，也有其不同的学生社团活动，这些社团活动源于校园、来源于学生。
复杂网络(度相关性与社团结构)ppt
4.2.3 余平均度
条件概率：网络中随机选取的一个度为k的节点的一个邻居的 度为j的概率，记为 Pc ( j | k ) .它与联合概率 P( j, k )之间具有如下关系：
Pc ( j | k ) Pn (k ) P( j, k ).
如果条件概率与k相关，那么就说明节点度之间具有相关性， 且网络结构具有层次结构；反之，说明网络没有度相关性。考虑到 任一条边与某个节点相连的概率与该节点的度成正比，度不相关网 络的条件概率为
其中，m(质：
（1）对称性，即
P( j, k ) P(k , j ), j, k
k max
（2）归一性，即
（3）余度分布，即
j , k k min
P( j, k ) 1,
k max
P n (k )
j k min
4.2 度相关性与同配性
4.21 高阶度分布的引入
网络的0阶度分布特性：平均度<K>=2M/N
只告诉我们网络中有多少条边，并没有给出这些边是如何安置在网络中。给定网络的节 点数N和边数M，那么任一与该网络具有相同节点数和边数的网络模型也具有相同的平均度。
网络的1阶度分布特性：度分布P(k)=n(k)/N
P( j, k ),
其中kmin和kmax分别为网络中节点的度 的最小值和最大值。
记
Pk P(k ), qk Pn (k ), e jk P( j, k ).
下式表明网络的二阶度分布特性包含了1阶度分布特性：
k Pk k
k e jk qk . k j k min
同配就是指属性相近的节点倾向于互相连接。这里的属性可 以是度也可以是其他特性，例如社会网络中个体的职业、年龄、种 族、信仰等。 社会网络同质性的两种基本解释： 1、选择，即人们倾向于和相似的人成为朋友； 2、影响，即人们由于成为朋友而相互影响，从而变得更相 为似。
学校德育工作管理网络图
学校德育工作管理网络图
五厍学校德育工作校内网络图
五厍学校德育工作校外网络图
五厍学校德育工作领导小组
为进一步加强学校德育工作，保证各项工作的顺利开展，按照集体领导、个人分工的原则，经德育工作领导小组会议研究决定，德育领导小组成员分工如下：组长
陈伟平：全面负责学校德育工作。
副组长
沈红根：主管教职工的政治思想工作，分管关工委、工会等工作，指导五年级工作。
陈余良：主管教师教学工作，落实思品课及学科渗透工作，指导六年级工作。
万桂生：主持德育领导小组日常工作，指导三、四年级工作。
组员
吴敏君：负责校园安全工作。
顾永峰：协助落实思品课、学科渗透工作及社团的组织工作。
项军：协助教导处工作，协助做好教职工的政治思想工作。
陆薛峰：主持少先队工作，负责校园网络安全及学生文明上网教育工作。
李小红：主持团支部工作。
焦玉：负责学生艺术教育工作。
钱惠军：负责学生两操、体育工作及学生集会的组织、安全工作。
戚文忠：负责学生科技、劳技、乐农教育工作。
孙金红：负责一、二年级组工作
周红炳：负责三、四年级组工作
李小红：负责五年级组工作
庄珍凤：负责六年级组工作；
许强：负责七年级组工作；
郑继红：负责八年级组工作；
陈占全：负责九年级组工作；
松江区五厍学校。
大学生社团系统需求分析说明(最终版)
项目名称：大学生社团系统需求说明书项目承担部门： FlyHigh Team撰写人（签名）：苏东辉肖乐叶炼军王娇娇欧小琼完成日期： 2010年9月27日评审人（签名）：评审日期：批准人（签名）：批准日期：目录项目承担部门：FlyHigh Team......................................................... 错误！未定义书签。
撰写人（签名）： .............................................................................. 错误！未定义书签。
1. 前言 (4)1.1. 大学生社团概述 (4)1.2. 发展现状 (4)1.2.1. 我校社团管理的实际问题 (4)1.2.2. 建议 (4)1.3. 项目背景及意义 (5)1.4. 定义 (5)1.5. 参考资料 (5)2. 系统说明 (5)2.1. 系统概述 (5)2.2. 用户特点 (6)2.3. 假定和约束 (6)3. 系统功能需求 (7)3.1. 功能划分 (7)3.2. 功能描述 (7)3.2.1. 系统参与者 (7)3.2.2. 模块说明 (7)3.2.3. 系统结构图与用例图 (8)3.2.4. 用例说明 (10)3.3. 性能的规定 (15)3.3.1. 数据精度 (15)3.3.2. 时间特性要求 (15)3.3.3. 适应性 (15)4. 系统总体设计 (15)4.1. 系统总体功能设计 (15)4.2. 系统总体流程图 (16)4.3. 社团系统前台管理流程图 (18)4.4. 社团系统前台管理流程图 (19)4.5. 社团资格申请流程图 (19)5. 数据结构设计 (21)5.1. 逻辑结构设计 (21)5.2. 物理结构设计 (21)5.3. 数据结构与程序的关系 (21)6. 运行环境的规定 (22)6.1. 硬件环境 (22)6.2. 软件环境 (22)6.3. 用户界面 (22)6.4. 接口 (22)6.4.1. 用户接口 (22)6.4.2. 软件接口 (22)6.5. 故障处理 (23)1.前言1.1.大学生社团概述Intranet应用在全球范围内日益普及，当今社会正快速向信息化社会前进，信息系统的作用也越来越大。
基于聚类的复杂网络社团发现算法
［ ｓ ａｔ ｈｓｐ ｐｒｓ ｄｅ ｈ ｌｏ ｔｍ ｏ ｅｅｔ ｇｃｍｍｕ ｉ ｔ ｃｕｅｏ ｏ ｌｘｎ ｔ ｒ ａｅ ｎｃ ｓ ｒ ｇ ａａｙ ｅ ｅｓ ｌｒｙ Ａｂ ｔ ｃ］Ｔ ｉ ａ ｅ ｔ ｉｓｔｅａｇ ｒｈ ｆｒｄｔｃｉ ｏ ｒ ｕ ｉ ｎ ｎｔ ｓ ｕ ｔｒ ｆ ｍｐｅ ｅｗｏｋｂ ｓｄｏ ｌ ｔ ｉ ， ｎ ｌｚｓｔ ｉ ａ ｔ ｙ ｒ ｃ ｕ ｅｎ ｈ ｍｉ ｉ
法 ，将复杂 网络 中的结点转换为欧式空间中的向量。把结点
表示成 向量 的形式后 ，就可以使用传统的数据之 间的相似性 度量方法衡量结点之间的相 似程度 。
２ 社 团结构 的定义
近年来 ，虽然很 多研究者对社 团结构及其发现算法进行
了研究 ，但是仍然没有对社 团结构 的统一定义方法。文献【］ ４ 给 出了社 团结构 的定义 。 假设 网络 Ｇ的邻 接矩 阵 Ｗ， ｗ Ｗ是
的向量表示 形式
初 始化 Ｘｏ （，…１ ） 结点具有一 个单位 的信 息， ０ ＝ ｏ …０ ，Ｓ
其他结 点没 有信 息
Ｓｅ ｌ计算 图的邻接矩阵 ｗ； ｔｐ
Ｓｅ ２计算度对角矩阵 Ｄ； ｔｐ
Ｓｅ ３计算 ＝Ｄ一 ； ｔｐ Ｗ
Ｓｅ ４ ｔｐ
的信息 ；
： ， ｔ 救 ＝１ 结点 每次 向外传递一个单位 ，
ｃ ｎ ｅ ｓｔ ｅ ｎ ｄ ｓ ｉ ｔ ｈ ａ ａ ｓ ｕ ｔ ｒ ｕ ｔ ｂ ｅ ｆ ｒｃ ｕｓｅ ｉ ｇ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｓ Ｉ ｏ ｐ ｒ ｓ ｔ ｅ ｄｉ ｅ ｅ ｔ ｌ ｓ ｅ ｉ ｇ ａｇ ｒｔ ｍ ｓａ ｄ ｓｍｉ ｒｔ ａ ｕ ｅ ｏ ｖ ｒ ｈ ｏ ｅ ｎ ｏ ｔ ｅ ｄ ｔ ｔ ｃ ｕ ｅ ｓ ｉａ ｌ ｏ ｌ ｔ ｒｎ ｏ ｉ ｔ ｒ ｌ ｈ ． ｔｃ ｍ ａ ｅ ｈ ｆ ｒ ｎ ｕ ｔ ｒｎ ｌ ｏ ｈ ｎ ｉ ｌ ｉｙ ｍｅ ｓ ｒ ｃ ｉ ａ
上海市三新学校组织网络图
信息办公室
学 生
上海市三新学校德育管理网络图
党支部 校长室 德育领导小组
大队部 社 家 委 区 会
团 支 部 班 队
工会
团总支
政教处
教导处
心理咨询室
教研组
备课组
科任教师
学
生
上海市三新学校 创建安全文明校园工作网络图
党支部 校长室 社区 创建安全文明校园工作领导小组 安全干部 工作小组
上海市三新学校组织网络图
党支部
支委会
校务办公室 政教处 团 总 支 团 支 部
教务室
校务委员会
校长室
教代会
工会
行政办公会
教导处
心理室 图书馆
总务处
课 程 研 发 中 心 教 学 评 估 中 心
大 队 部 中 队
教 科 研 室
网 管 中 心
财务室 事务室 门卫 食堂 医务室
工 会 小 组
年级组 班级
教研组
社会化后勤
后勤部门
2008.03
上海市三新学校管理网络图
党支部 校长室
总务处
财务室 事务室 门卫室 医务室 食 堂
卫生保健 绿化保洁
教导处
教务室 文印室
心理咨询室
教科研室 课程研发中心 教学评估中心 网管中心
政教处
团总支 大队部 年级组
办公室
人事档案室
教研组
专用教室
实验室 图书馆 资料室
备课组
教师 班级 中 队
依法治校小组
综合治理小组
信访工作小组
安全保卫小组
政教处[教导处] 心理室
总务处
团 队
团 中 支 部 队
教
年级组 组 室 财 实 门 仓 医 食 务 验 卫 务 班 级 教 师 室 室 室 库 室 堂 学 生
某学校学生活动中心方案设计图(共11张)
networkx社团划分
networkx社团划分一、社团划分简介社团划分是网络分析领域中的一个重要研究方向，它旨在将网络中的节点划分为若干个具有相似属性的子集，这些子集被称为社团。
在现实世界中，社团划分有着广泛的应用，例如社交网络中的兴趣群体、企业组织中的部门划分等。
本文将介绍一种基于网络X库的社团划分方法，并通过对实例进行分析，来展示如何利用这一方法进行有效的社团发现。
二、社团划分算法介绍1. Louvain算法：这是一种基于模块度优化的层次聚类算法，通过不断将具有高相似度的节点合并，从而找到网络中的社团结构。
2.Newman算法：这是一种基于社区密度的算法，通过计算节点之间的相似度，来发现网络中的社团结构。
map算法：这是一种基于信息理论的算法，通过计算节点之间的信息流，来发现网络中的社团结构。
三、网络X工具库的使用网络X是一个开源的Python库，用于分析和可视化网络结构。
以下是使用网络X进行社团划分的基本步骤：1.导入网络X库和相关算法模块。
2.读取或创建网络数据集，例如：邻接矩阵、图文件等。
3.应用社团划分算法，如Louvain、Newman或Infomap等，对网络进行社团划分。
4.可视化划分结果，如绘制社团结构图、计算社团密度等。
四、实例分析与结果展示以下将以一个简单的社交网络为例，展示如何使用网络X库进行社团划分：1.导入所需的库和数据集。
2.创建网络图，并添加节点和边的权重（相似度）。
3.应用Louvain算法进行社团划分。
4.输出划分结果，如社团列表、社团密度等。
5.可视化划分结果，如图1所示。
图1：社团划分结果示例五、总结与展望本文介绍了网络X库在社团划分方面的应用，通过对实例进行分析，展示了如何利用这一库高效地进行社团发现。
在实际应用中，根据不同场景和需求，可以选择合适的社团划分算法，结合网络X库进行深入研究。
过来人表示：大学里这3类社团最好别进,浪费时间还会影响学业!
过来人表示：大学里这3类社团最好别进，浪费时间还会影响学业!大学生活尽管丰富多彩，但如果没有一个好的平台，带领我们一起见识各种风景，难免会绝对枯燥无聊。
因此很多同学进入大学后就会选择加入各种各样的社团里面，这样不仅可以学习各种新奇的知识，也能结交很多新朋友。
但不是什么大学社团都是好的，有些社团加入不仅无法收获知识，反而会出现浪费时间，甚至影响我们学业的情况，让我们看看都有那些吧!一、没有内容的社团现如今随着学生接触的事物越来越多，除了以往传统社团，也是增加了各式各样不同的社团，不仅丰富社团选择，也是多方面培养学生兴趣的优良产地，因此学校一般都不会制止各类社团成立。
但有些社团只是一些有相同兴趣的学生组织，他们没有完整的规划流程，缺乏足够的，加入以后不仅学习不到什么东西，也没有一点意义，浪费时间，还不如退团重新选择。
二、活动太多的社团很多的社团非常喜欢组织各种社团活动，这样可以让社团成员在实践操作中，更加清晰明了的学习各类知识，增进团员感情，也不失为一种很好的方式。
但有些社团每天都组织一些意义不太的社团活动，如聚餐、游玩等活动。
这类活动不仅无法学习东西，还会因为社团活动量太多而影响到我们的日常学习，大学专业知识学习才是最重要的，社团只不过是我们平时学习后生活的一种调剂，如果社团活动量多道影响我们自身学习，那么就需要考虑退出的问题了，不然可能会影响我们的学业!三、等级制度过于分明的社团大学就是一个小社会，很多学生在高中时一直都在不断学习，但等进入大学后，就会被着新奇的世界所吸引，大学社团中，很多社团不管是会长还是团成员都亲如家人，没有什么等级制度划分。
但有些社团会严格设置出会长、副会长、团员干部等各类职位，这类社团干部等都有一定的话语权，但对于团成员却不太友好，如果长期加入其中，不仅会影响我们的个人生活，就连心态都会随之而改变，这类负能量社团还是慎重加入为好!本文编辑：小Z(本文章图片均来源于网络，侵联删)。
复杂网络(度相关性与社团结构)
aij xi x j
x x cov( , ) i, j
i
j
aij
i, j
4.2.6 同配概念的一般化
x x a x x x x cov( , ) 1
(
2
)
i
j
2M i, j ij i j
i
j
a x x 1
2
2M i, j ij i j
社会网络同质性的两种基本解释： 1、选择，即人们倾向于和相似的人成为朋友； 2、影响，即人们由于成为朋友而相互影响，从而变得更相为 似。
社会网络面临的重大挑战：区分选择和影响这两个因素以及 如何判断哪一个因素的作用更大。
（P128）
4.2.6 同配概念的一般化
关于度同配性的一些方法也可以推广到判断其他特征的同配性
点i 的余平均度，即节点i的 ki 个邻居节点的平均度 knn i 如下：
knn
i
1 ki
ki
ki j .
j 1
（egP124图4-4）
假设网络中度为k的节点为 v1, v2,..., vik , 那么度为k的节点的余平 均度可计算如下：
1
knn (k ) ik
ik
kik j ) ij 2M i j
x x
1 2M
i, j
(kiij
kik j ) 2M
i
j
同配系数的定义就是归一化的协方差：
cov( ,
x x r
i 2
x
) j
i, j
(aij
kik j 2M
)xi x j
i, j
(ki ij
西南政法大学社团信息
西南政法大学社团信息一、社团信息1、西政现有社团：（共49个）（1）运动类：网球协会、乒乓球协会、瑜伽协会、毓风轮滑社、武术协会。
台球协会、啦啦操协会、篮球社、羽毛球协会、极限飞盘社。
（2）兴趣爱好类：华章夏韵汉服社、英语协会、动漫社、书画协会、旅行者爱电影协会、DIY协会、茶学社、摄影协会、文学读者协会、演讲与辩论协会、吉他协会、国学社、毓秀口琴社、军事爱好者协会。
弈生缘象棋社、记忆协会、天文社、元庆相声社、笛箫社、魔方智趣协会、咖啡协会、毓灵诗社、Beatbox 协会、摇滚协会。
（3）模拟实践类：国际法模拟法庭协会、大学生通讯社、时政评论协会、模拟联合国协会、大学生动物保护协会、爱心社。
“中国特色社会主义理论”学习研究会、新媒体协会、金融协会、开拓者联盟、绿源环保协会、社会调查中心、网络协会、物证技术协会。
（4）人文社会类：青年法学会、法律翻译社、博士生学术交流中心、中国特色社会主义研究会、绿源环保协会、爱心社、法语协会、国学社、动物保护者协会、摄影协会、演讲与辩论协会、模拟联合国协会、社会调查中心、开拓者协会、大学生通讯社、西政新媒体协会、文学读者协会、中华法文化学习研讨会、记忆协会、英语协会、金融协会、时政评论者协会、华章夏韵汉服社、军事爱好者协会、文化传播中心2、入社条件入社原则上没有门槛，交纳几十元会费就可以进入自己喜欢的社团，而且加入社团的数量也没有上限。
有的社团会定期组织训练，有的社团会经常组织活动，但有的社团就有点儿打酱油的味道了，不积极的成员可能加入了基本都没啥用。
人数多的社团组织活动一般较多，但也难以兼顾每个人；人数少的社团也可以五脏俱全，大家玩个开心。
同时，大学课余生活包括但不限于学生组织和各个社团，年级总班、班级委员，辩论队、啦啦操、各种球队、各种比赛、各种表演，甚至于兼职等，都能锻炼自己。
3、社团分类：（1）、社团可依其性质分为政治性、经济性、科技、军事、外交、文化体育、健康卫生及宗教团体等；依其成员间的联系纽带分为生理、社会、精神物质以及由个体所属组织功能等方面因素结成的四类团体；亦可依其民间性程度分为官办、民办、半官办3类。