关于社会网络的指数随机图模型的介绍
关于社会网络的指数随机图模型的介绍
介绍了指数随机图（P *）社交网络模型（加里·罗宾斯，皮普派特森，尤瓦尔·卡利什，院长Lusher）心理学系，行为科学，墨尔本大学商学院。
3010，澳大利亚摘要：本文提供的介绍总结，制定和应用指数随机的图模型的社交网络。
网络的各个节点之间的可能的关系被认为是随机的变量和假设，这些随机的领带变量之间的依赖关系确定，一般形式的指数随机图模型的网络。
不同的相关性假设的例子及其相关的模型，给出了包括伯努利，对子无关，马尔可夫随机图模型。
在社会选择机型演员的加入属性也被审查。
更新，更复杂依赖的假设进行了简要介绍。
估计程序进行了讨论，其中包括新的方法蒙特卡罗最大似然估计。
我们预示着在其它组织了讨论论文在这款特别版：弗兰克和施特劳斯的马氏随机图模型[弗兰克，澳，施特劳斯，D.，1986年马氏图。
杂志美国统计协会81，832-842]不适合于许多观察到的网络，而Snijders等人的新的模型参数。
[Snijders，TAB，派特森，P.，罗宾斯，GL，Handock，M.新规范指数随机图模型。
社会学方法论，在记者]提供实质性的改善。
关键词：指数随机图模型;统计模型的社交网络; P *模型在最近几年，出现了在指数随机图模型对于越来越大的兴趣社交网络，通常称为P *类车型（弗兰克和施特劳斯，1986;派特森和沃瑟曼，1999;罗宾斯等人，1999;沃瑟曼和帕蒂森，1996年）。
这些概率模型对一组给定的演员网络允许泛化超越了早期的P1模型类（荷兰和Leinhardt，1981年）的限制二元独立性假设。
因此，它们允许模型从社会行为的结构基础的一个更为现实的构建。
这些模型车的研究多层次，multitheoretical假说的有效性一直在强调（例如，承包商等，2006）。
已经有一些自Anderson等重大理论和技术的发展。
（1999）介绍了他们对P *型号知名底漆。
我们总结了本文上述的进步。
特别是，我们认为重要的是在概念上从依赖假设的衍生地，这些模型，模型的基本依据，然后作出了明确，并与有关（不可观察）社会进程底层网络的形成假说更容易联系。
社会网络分析相关概念概述
社会网络分析相关概念概述社会网络分析相关概念概述一、网络密度=当前关系总数/理论最大关系数，整体网密度越大，对个体的影响越大互惠性指的是网络中成员之间的关系是否具有相互性，也就是说任何一对成员之间是否相互“选择”，是否为邻接点。
二、中心度-> 个体，中心势->群体中心势( centralization) 刻画整个网络各个点的差异性程度，因此一个网络只有一个中心势。
程度中心势：计算中心势的想法也比较直观：找出图中的最核心点，计算该点的中心度与其他点的中心度之差。
也就是定量讨论图中各点中心度分布的不均衡性。
差值越大，则图中各点中心度分布得越不均衡，则表明该图的中心势越大——该网络很可能是围绕最核心点发散展开的。
同样作归一化处理，将图的中心势定义为实际差值总和/最大差值总和。
于是，完备图的中心势为0（每个点都有相互联系，无所谓中心不中心），星型或辐射型的网络的中心势接近1。
中间中心性势:也是分析网络整体结构的指标，指中间中心性最高的节点的中间中心性与网络中其他节点的中间中心性之间的差距。
这个节点与其他节点的差距越大，网络的中间中心势就越高，这就意味着这个网络中的节点可能会被分成许多小群体，过分依赖一个节点来转移关系，这个节点在网络中处于极其重要的地位。
靠近中心势:对于一个社交网络，靠近中心势越高，网络中节点间的差异越大，反之，网络中节点间的差异越小。
点度中心性【程度中心性】是一个用来衡量节点在网络中所处地位的指标，点度中心性的思想是: 如果一个点与许多节点之间有联系，那么该节点在网络中就处于比较中心的位置，具有比较大的“权利”。
采用与该节点直接相连的点的数量来衡量点度中心度是比较常用的做法。
接近中心性分析“距离”是指两点之间最短路径的长度，接近中心性这一概念用来衡量点的中心程度。
在一个图中，一个点到其他所有点的距离总和越小，表明这个点不受他人“控制”的能力越强，接近中心性越高。
这样的点在网络中有最佳的视野，可以知道网络中所发生的事情，以及信息的流通方向。
网络科学中的随机图理论及其应用研究
网络科学中的随机图理论及其应用研究随着信息时代的到来，计算机技术的日益发展，网络科学已经成为研究人员必须探索的领域之一。
网络科学是指从数学、物理学、生物学、计算机科学等多个学科的角度出发，对复杂网络结构、网络演化规律、网络性质等进行研究，是一门跨学科的交叉研究领域。
而其中的"随机图理论"是网络科学中最重要的一个基础理论之一。
一、随机图理论的基本概念1.1 图与随机图图是网络科学研究中最基本的概念之一，指由一些点（或称节点）和连接这些点的线（称为边）组成的数学模型。
在网络科学中，一个点就是一个节点，而一条连接两个节点的边就代表着这两个节点之间的联系。
随机图则是指由一定数量的节点和边构成的图形模型，其中每个边都有一定概率与其他的节点相连。
严格地说，随机图是一个在一定的概率分布下，拥有相同的节点数和边数的图形模型。
1.2 随机图的性质在随机图中，边与节点的概率分布是随机的，因此每一条边的概率是相等的，节点的度数（即与该节点相连的边的数量）是随机分布的。
根据这些性质，我们可以利用随机图模型来估算网络的一些重要指标，如平均度、度分布、聚类系数、介数中心性等等。
1.3 随机图的生成方式随机图的生成是指根据某种概率分布规则，按照固定的图形结构生成符合特定要求的随机图。
目前常用的随机图生成算法有以下几种。
（1）ER随机图模型（Erdős-Rényi model）ER随机图模型是由数学家Erdős和Rényi在1960年提出的，它是生成随机图的最简单模型之一。
ER随机图模型生成的随机图拥有相同数量的节点和边数，其中每一条边随机地出现或消失。
当边的概率p较小时，图形呈现出分散的特性；当边的概率较大时，图形呈现出密集的特性。
（2）BA无标度网络模型（Barabási–Albert model）BA无标度网络模型是由物理学家Barabási和Albert在1999年提出的，该模型通过随机地加入具有优先连接性的新节点，并按照一定概率规则与已有节点相连，最终生成一个度分布服从幂律分布的网络。
社会网络的分析和建模
社会网络的分析和建模社会网络学是一门专门研究人际关系网络的学科，随着互联网的普及，社会网络学也逐渐成为了学术研究和商业决策的重要分支。
该领域主要研究人际网络及其特征，以及网络中节点之间的联系、信息流动等问题。
本文旨在针对社会网络的分析和建模方法进行探讨。
一、社会网络的基本概念社会网络是指一个群体中各成员之间相互联系的网络结构，由数个节点和边所组成。
节点代表着群体成员，边代表着成员之间的关系。
具体地，社会网络可以分为以下几个概念：1.节点：群体或社区中的每个成员都被定义为一个节点。
节点可以是个人、组织、公司、国家等。
2.边：边是节点之间的互相关联的线性连接，它可以是单向的或双向的。
在不同的情境下，边的类型也有所不同，例如亲戚关系、友谊关系、商业合作等。
3.度：节点的度是指该节点与其他节点之间的连边数，也就是它在网络结构中的联系数。
4.中心性：中心性是用来度量节点在网络中的重要性。
不同的中心性指标有不同的计算方法，如度中心性、接近中心性、介数中心性等。
5.社区：社区是指具有相似特征或相似目的的节点之间的内部连通性较强的一组节点。
二、社会网络分析的方法1.基本统计方法基本统计方法是用于分析社会网络中关系和联系的最基础方法，包括度分布、平均度、聚类系数、网络密度等。
这些指标可以帮助我们了解网络的全貌，如网络中的节点和边分布情况，以及网络的稠密程度。
2.中心性指标中心性指标是用来衡量节点在网络中的重要性。
它们可以帮助我们定位网络中存在的重要节点，从而有效地分析并优化网络。
中心性指标包括度中心性、接近中心性、介数中心性等。
3.社区发现算法社区发现算法是用来将网络中的节点分组成社区的一种方法。
这些社区组成的特征是：节点相互之间联系紧密，而与其他社区之间联系较少。
社区发现算法可以帮助我们深入理解网络中的各种关系，并且可以对社会学、经济学等领域进行有益的探究。
4.复杂网络的分析方法复杂网络的分析方法是用来研究复杂网络结构的方法，包括随机图模型、小世界网络、无标度网络等。
社会网络的理论建模与分析方法
社会网络的理论建模与分析方法引言社会网络理论作为一门跨学科的领域，涵盖了多个学科的知识，包括社会学、心理学、统计学和计算机科学等。
社会网络的理论建模和分析方法是研究社会网络中人际关系、信息传播、群体行为等重要问题的基础工具。
本文将介绍社会网络的基本概念和理论模型，并介绍一些常用的社会网络分析方法。
1. 社会网络概述社会网络是指由一组个体（节点）和它们之间的联系（边）组成的网络。
在社会网络中，个体可以是人、组织、物体或其他实体，而联系可以是人际关系、信息传递、资源分配等。
社会网络的研究可以帮助我们理解人类社会的结构和动态。
2. 社会网络的理论建模社会网络的理论建模是研究社会网络的结构与动态的基础。
常用的社会网络理论模型包括：2.1. 符号网络模型符号网络模型是最早发展起来的社会网络模型，在该模型中，节点代表个体，边代表个体之间的关系。
符号网络模型适用于研究人际关系、社会影响等问题。
2.2. 关系网络模型关系网络模型是一种基于隐含关系的社会网络模型，节点代表个体，边代表个体之间的共享关系或相似性。
关系网络模型适用于研究兴趣群体、文化扩散等问题。
2.3. 随机图模型随机图模型是基于概率统计方法的社会网络模型，节点代表个体，边代表个体之间的随机连接。
随机图模型适用于研究网络演化、信息传播等问题。
3. 社会网络分析方法社会网络分析方法是研究社会网络数据的工具，可以帮助我们揭示网络中的模式和规律。
常用的社会网络分析方法包括：3.1. 中心性分析中心性分析用于衡量节点在社会网络中的重要程度，常用的中心性指标包括度中心性、接近中心性和介数中心性等。
3.2. 社区发现社区发现是研究社会网络中群体结构的方法，可以将网络中相似的节点聚类成社区。
常用的社区发现方法包括基于模块度的方法和基于谱聚类的方法。
3.3. 信息传播分析信息传播分析研究社会网络中信息的传播路径和传播速度。
常用的信息传播分析方法包括影响力最大化、信息流模型和级联模型等。
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。
社会网络分析法——详细讲解
5. 凝聚子群分析
当网络中某些行动者之间的关系特别紧密， 以至于结合成一个次级团体时，这样的团体 在社会网络分析中被称为凝聚子群。分析网 络中存在多少个这样的子群，子群内部成员 之间关系的特点，子群之间关系特点，一个 子群的成员与另一个子群成员之间的关系特 点等就是凝聚子群分析。
5. 凝聚子群分析
建立在可达性基础上的凝聚子群考虑的是点与点之间 的距离，要求一个子群的成员之间的距离不能太大。这 样，我们可以设定一个临界值n作为凝聚子群成员之间距 离的最大值，这就引出了对派系概念做出最早推广的n— 派系的概念。
5.2 基于可达性的凝聚子群
n—派系强调的是一个子图中，任何两点 之间在总图中的距离最大不超过n。 局限：
6. 个体网研究：结构洞
结构洞：
非冗余的联系人被结构洞所连接，一个 结构洞是两个行动者之间的非冗余的联系。
B
C
A
D
6. 个体网研究：结构洞
结构洞的作用：
对于一个企业来说，占据结构洞位置 非常有利于非冗余、多元化信息的流动 以及对信息流的控制，从而也可能促进 企业进行创新，开发新产品。
6. 个体网研究：结构洞
值”；再计算这些“差值”的总和；最后用这个
总和除以理论上该差值总和的最大可能值
n
n
CABmax CABi
CRBmax CRBi
CB
i 1
n3 4n2 5n 2
i 1
n 1
4. 3 接近中心性
思想
一个点越是与其他点接 近，该点在传递信息方 面就更加容易，因而可 能居于网络的中心。
社会网络分析法
1. 社会网络分析简介
什么是社会网络？
“社会网络”指的是作为节点的社 会行动者（social actor）及其间的 关系的集合。也可以说，一个社会 网络是由多个点（社会行动者）和 各点之间的连线（行动者之间的关 系）组成的集合。用点和线来表达 网络，这是社会网络的形式化界定。
复杂网络的建模与分析
复杂网络的建模与分析一、引言随着互联网技术的飞快发展，复杂网络已经成为了各个领域的研究热点。
复杂网络是一类由大量节点和连接构成的网络结构，其中节点之间的连接关系并非像简单的线性图结构一样单一。
复杂网络不仅仅应用于社交网络，还延伸至不同的领域，例如生物学、经济学和交通规划等。
对于复杂网络的建模和分析有很多研究，本文将介绍一些目前主流的复杂网络建模和分析方法。
二、复杂网络建模1. 随机图模型随机图模型是一种最为典型的网络模型，也是最早被研究的。
随机图模型假设网络中每个节点和边都是随机的。
通过随机生成大量节点和随机连接这些节点，以模拟真实世界中的网络。
随机图模型是一种简单直观的建模方法，但是由于没有考虑节点间的拓扑属性和复杂度，所以对于一些大型、高度复杂的网络模型可能并不适用。
2. 小世界模型小世界模型是模拟社交网络中人们的转移、传播信息的模型。
它通过随机连接节点和局部连接节点两种方式随机生成网络。
与随机图模型相比，小世界模型考虑了节点间的拓扑结构，更适用于描述一些存在特殊节点而不是所有节点都是平等的网络，在社交媒体和社区网络中更为实用。
3. 网格模型网格模型是最为直观并且模拟现实中某些场景的复杂网络。
它是由若干个节点间平分整个区域形成的，节点之间形成边。
网络中若干个节点组成的区域被称为区块，其中节点与边的密度大于区块之间的节点与边的密度，从而更好地描述了地理位置之间的关系，广泛应用于通信网络和移动装置等场景。
三、复杂网络分析1. 群组发现群组发现是研究复杂网络单独部分的一种方法，通过分析一组相似的节点及其之间的互动关系来发现节点间组成的群体。
例如，可以使用层次聚类的方法来将网络中的节点划分为若干个互相连接的群组，其中每个群组包括节点的特殊特征。
这可以帮助我们提取有用的信息，进一步分析某些大型网络（如金融市场）中的虚拟社区或潜在的操纵者。
2. 社会网络分析社会网络分析是将复杂网络应用于社交网络、人力资源等领域的一种方法。
社交网络模型
社交网络模型社交网络模型是指一种描述社交关系的数学模型，它用于研究人与人之间的联系、信息传播、群体行为等。
在现代社会中，随着互联网的普及和社交媒体平台的兴起，人们在虚拟世界中的社交活跃度也越来越高。
社交网络模型的研究对于理解社交网络结构、节点之间的关联及信息传播规律具有重要意义。
社交网络的基本概念节点与边社交网络模型中的基本构成元素是节点（node）和边（edge）。
节点代表社交网络中的个体，可以是人、组织、物品等，而边则代表节点之间的连接关系。
边可以是单向的，也可以是双向的，不同类型的边反映了不同的社交关系。
网络直径网络直径是指社交网络中任意两个节点之间最短路径的长度。
网络直径反映了社交网络中信息传播的速度和范围，是评估社交网络规模和结构的重要指标。
社区结构社会网络通常存在着社区结构，即节点聚集成不同的社区或群体。
社区结构反映了社交网络中节点之间的密切联系和相似特征，研究社区结构可以帮助理解社交网络的群体行为和信息传播规律。
社交网络模型的分类基于图的模型基于图的模型是最常用的社交网络模型之一，将社交网络表示为图的形式，节点表示为图中的点，边表示为连接这些点的线。
基于图的模型包括小世界网络、无标度网络、随机网络等，这些模型可以描述社交网络中节点之间的联系和信息传播规律。
基于概率的模型基于概率的模型是利用概率论和统计学方法描述社交网络的模型，其中包括随机图模型、概率图模型等。
这些模型可以描述社交网络中节点之间的联系概率、信息传播概率等。
基于动力学的模型基于动力学的模型是利用动力学理论描述社交网络的演变和变化过程，其中包括传染病模型、信息传播模型等。
这些模型可以描述社交网络中信息传播的过程，了解信息在网络中的传播速度和影响范围。
社交网络模型的应用社交网络模型在现实生活中有着广泛的应用，包括：•社交媒体分析：通过社交网络模型可以分析社交媒体中用户之间的社交关系、信息传播规律、用户行为等，帮助企业和政府了解用户需求和市场动向。
社会网络的建模和分析方法
社会网络的建模和分析方法社会网络已经成为现代社会的一个重要组成部分，互联网的兴起更是进一步促进了社会网络的发展。
社会网络的数据分析和建模成为了现代社会科学研究的一个重要工具。
本文将从社会网络的建模与分析方法方面进行探讨。
一、社会网络的建模社会网络的建模是指通过提取网络中的节点、边及其相关信息，对网络中的人际关系、群体特征等进行系统化描述和建模的过程。
常用的建模方法包括：1. 矩阵表示法矩阵表示法是将网络中的节点和边以矩阵的形式进行表示。
它通过矩阵中的数值、形状、大小等参数，描述社会网络关系的强度、方向、稳定性等特征。
常用的矩阵有邻接矩阵、距离矩阵、相似矩阵等。
邻接矩阵描述了节点之间的直接联系，可以统计节点度数、密度和度分布等；距离矩阵则是计算节点之间的距离，可以用于社区检测和聚类等操作；相似矩阵则是刻画节点之间的相似度，可以用于社交推荐和信息过滤。
2. 社会关系图社会关系图通过画图的形式表现网络中的人-人关系。
它将人-人关系抽象成节点和边的形式，在节点和边的属性上标示上人际关系的特征和价值。
社会关系图通常通过统计节点的中心度、连通性、子图等统计信息，得到社会网络的重要性分布和结构特征。
3. 模型化方法模型化方法是通过数学模型来描绘社会网络中人际关系的变化和演化。
它常用的方法包括随机模型、小世界模型、规模无关网络模型以及重压网络模型等。
这些模型可以较好地描述网络中人际关系的动态性质，从而帮助我们理解社会网络的演化机制。
二、社会网络的分析方法社会网络的分析方法是基于社会网络建模的方法，通过计算网络中节点和边的量化特征，来研究网络结构与性质之间的关系，以及角色、群体等因素在网络中的作用和影响。
常用的分析方法如下：1. 节点度数分析节点度数是一个网络中最基本的节点属性，可以表示该节点连接的关系数量。
节点度数分析可以帮助我们识别重要节点和社区之间的联系，分析不同类型群体在网络中表现的特征。
2. 社区检测社区检测是指在给定网络中找到相互紧密连接的节点集合。
社会网络分析的理论基础和研究方法
社会网络分析的理论基础和研究方法第一章：社会网络分析的理论基础社会网络分析是一种研究社会现象的方法，它强调“关系”，而不是“个体”。
社会网络分析理论基础主要基于三个方面，分别是社会关系理论、数学模型理论和复杂网络理论。
1. 社会关系理论社会关系理论是社会网络分析的基础。
它描述了个体之间的相互关系、交换和相互依存关系。
社会关系理论的基本概念是“关系”，即一个人与其他人之间的联系，可以是亲戚、朋友、同事、同学等。
社会关系理论中有两个重要的概念，分别是强关系和弱关系。
强关系是指关系密切、联系紧密和互动频繁的关系。
例如家庭成员、亲戚、好友等。
弱关系则表示关系不太密切、联系不太频繁和互动不太深入的关系。
例如同学、同事等。
2. 数学模型理论数学模型理论认为社会网络是一个复杂的系统，需要运用数学和图论模型进行分析和描述。
社会网络的数学模型主要有以下几种：（1）图论模型：利用图论模型，将个体之间的联系表示为图中的连线，从而分析社会网络的结构和特征。
（2）随机图模型：随机图模型是一种随机生成网络的模型，它可以模拟人际网络的结构和特征，从而帮助人们深入理解社会网络。
（3）小世界模型：小世界模型是一种特殊的随机网络模型，它模拟了社会网络中强关系和弱关系的特征。
它可以用来研究社会网络的结构和演化。
3. 复杂网络理论复杂网络理论是研究各种复杂系统的理论框架，它将社会网络看作一个复杂系统，并通过研究网络的拓扑结构、动力学和演化规律等，来分析社会网络的特征和动态过程。
复杂网络理论中，有几个重要的网络模型：（1）无标度网络模型：无标度网络模型是指网络中节点的度数符合幂律分布的网络模型。
这种网络模型能够解释社会网络中中心节点的重要性。
（2）交错构型模型：交错构型模型是一种基于节点属性的网络模型，它能够解释社会网络中不同人群之间的联系。
（3）社区检测算法：社区检测算法是一种可以将网络划分成若干个互相独立的社区的算法。
它能够帮助我们理解社交网络中的群体行为。
社会网络分析及模型构建方法
社会网络分析及模型构建方法社会网络分析是一种研究人际关系网络的方法，它通过分析人与人之间的联系以及这些联系的特征来揭示社会结构和人际关系的模式。
在当今信息时代，社会网络分析方法被广泛应用于各个领域，包括社会学、心理学、管理学等，并帮助研究人员更好地理解和预测社会行为。
在进行社会网络分析之前，首先需要明确研究目的和问题。
例如，我们可能想要了解一个团体内的意见领袖以及信息流动的路径，或者分析一个线上社交媒体平台上的用户关系以及信息扩散的特点。
明确问题将有助于确定分析方法和模型的选择。
一种常用的社会网络分析方法是基于节点的分析。
在这种方法中，研究者关注网络中的个体节点，并通过分析节点间的连接和节点的特征来揭示社会网络的结构。
例如，可以使用节点度中心性来度量节点在网络中的重要性，节点度中心性越高，表示该节点在网络中具有更多的连接。
另一个常用的指标是介数中心性，它反映了节点在网络中作为信息传递媒介的重要程度。
另一种常用的分析方法是基于社区的分析。
社区是指在网络中具有内部联系紧密、而与外部联系较弱的一群节点。
社区分析方法的目标是将网络中的节点划分为若干个社区，以揭示网络结构中存在的模式和规律。
这种方法可以帮助我们发现网络中潜在的子群体以及他们之间的联系。
在社交媒体分析中，社区分析方法可以用来发现用户兴趣群体或者判断用户之间的关系强度。
在进行社会网络分析时，构建模型是至关重要的一步。
模型可以帮助我们理解社会网络中的关系结构以及关系的形成和演化过程。
常用的网络模型有无标度网络模型、随机网络模型和小世界网络模型等。
这些模型具有不同的性质和规律，可以用来解释不同类型的社会网络。
例如，无标度网络模型认为社交网络中存在少数节点拥有更多的连接，而大部分节点只有少量的连接。
这种模型可以解释为什么一些用户在社交媒体上拥有大量的粉丝，而大部分用户只有很少的关注者。
除了基本的网络模型，还有一些特殊的网络模型，如重叠社区网络模型、动态网络模型等。
社会网络结构的模型分析研究
Introduction社会网络结构的模型分析研究是社会学、计算机科学和网络科学等领域中的一个重要研究领域。
社会网络结构是指社会成员之间相互连接的关系，在网络科学中也被称为图。
通过对社会网络结构的模型分析研究，可以揭示社会网络的演化规律、节点的重要性和社群结构等重要信息，为社会学、政治学、经济学等社会科学学科提供有力的理论支持和实证分析。
在本文中，我们将首先介绍社会网络结构的基本概念和特点，然后探讨社会网络模型的分析方法和常用的模型，最后讨论社会网络结构分析在不同领域的应用，并对未来的研究方向进行展望。
1. 社会网络结构的基本概念和特点1.1 社会网络结构的定义社会网络结构是指社会成员之间相互连接的关系，可以用图的形式来表示。
图由节点（node）和边（edge）组成，节点表示社会成员，边表示社会成员之间的关系。
社会网络结构可以是有向图或无向图，有向图表示关系有方向性，无向图表示关系没有方向性。
1.2 社会网络结构的特点社会网络结构具有以下几个特点：1.2.1 群体性社会网络结构是由多个社会成员组成的群体，每个社会成员都是一个节点，社会网络中的边表示社会成员之间的关系。
社会网络结构的特点是可以从整体和个体两个层面进行研究和分析。
1.2.2 多样性社会网络结构中的关系多样化，可以是家庭关系、亲戚关系、友谊关系、合作关系等。
不同类型的关系在社会网络结构中有不同的表现形式，对于社会网络结构的模型分析研究来说，需要考虑不同类型的关系。
1.2.3 动态性社会网络结构是动态变化的，社会成员之间的关系会随着时间的推移而发生变化。
例如，人们在不同的时间段内可能会建立新的社会关系或者断开旧的社会关系，这些动态变化对于社会网络结构的模型分析研究来说是一个重要的考虑因素。
2. 社会网络模型的分析方法社会网络模型的分析方法是对社会网络结构进行定量和定性分析的方法和工具。
通过这些方法，可以揭示社会网络的演化规律、节点的重要性和社群结构等重要信息。
数学工具在社会网络分析中的应用
数学工具在社会网络分析中的应用在当今数字化和信息化的时代，社会网络分析成为了理解人类社会互动和关系的重要手段。
而数学工具在这一领域中发挥着不可或缺的作用，为我们揭示了社会结构、信息传播、群体行为等方面的深层次规律。
社会网络可以看作是由节点（个体或组织）和连接节点的边（关系）所组成的复杂系统。
数学中的图论为社会网络的建模和分析提供了坚实的基础。
通过将社会网络抽象为图，我们可以用节点表示个体，边表示个体之间的关系，如朋友关系、合作关系、信息交流等。
图论中的概念，如度（节点连接的边的数量）、中心性（衡量节点在网络中的重要程度）、路径（节点之间的连接序列）等，帮助我们定量地描述和理解网络的结构特征。
例如，度中心性可以用来识别在网络中具有最多连接的节点，这些节点往往在信息传播和资源分配中具有重要影响力。
接近中心性则考虑了节点到其他所有节点的平均距离，距离越短，中心性越高，表明该节点能够更迅速地与其他节点进行交流。
介数中心性衡量了节点在网络中作为中间桥梁的作用，介数中心性高的节点在控制信息流动和协调群体行动方面可能发挥关键作用。
矩阵运算也是社会网络分析中常用的数学工具。
邻接矩阵用于表示网络中节点之间的连接关系，如果节点 i 和节点 j 之间有边相连，则邻接矩阵中对应的元素为 1，否则为 0。
通过对邻接矩阵进行运算，如乘法和求特征值、特征向量，我们可以获取关于网络的更多信息。
特征向量中心性就是基于矩阵运算得到的一个重要概念。
它通过计算邻接矩阵的主特征向量来确定节点的重要性。
这种方法考虑了节点的直接连接以及通过其他节点的间接连接，能够更全面地反映节点在网络中的地位。
概率论和统计学在社会网络分析中也有广泛的应用。
例如，通过随机图模型，我们可以模拟和研究社会网络的形成和演化过程。
随机图模型假设节点之间的连接是随机产生的，通过调整模型的参数，可以生成具有不同结构特征的网络，并与实际观测到的社会网络进行比较和分析。
在研究社会网络中的信息传播时，概率模型可以帮助我们预测信息扩散的范围和速度。
社会网络分析法——详细讲解精品PPT课件
3. 网络规模和网络密度分析
整体网的密度
假设网络中有n个行动者，其中包含的实际关系数为m
当整体网是无向关系网时，其中包含的关系总数在理论 上的最大可能值是n(n-1)/2，则其网络密度为：m/(n(n1)/2) 当整体网是有向关系网时，其中包含的关系总数在理论 上的最大可能值是n(n-1)，则其网络密度为：m/(n(n-1))
重要理论基础：
六度分割理论
150定律（邓巴数字）
1. 社会网络分析简介
网络中的“点”
可以是任何一个社会单位或者社会实体，例 如：个体、公司、学校、城市、国家
关系的表现也有很多种
朋友关系、合作关系、距离关系、贸易关系
1. 社会网络分析简介
社会网络的形式化表达
图形表达 矩阵表达
有向图、无向图；二 值图、符号图、多值 图；完备图，非完备 图
的总和；最后用这个总和除以在理论上各个
差值总和的最大可能值
n
Cmax Ci
C
i 1
max
n
Cmax Ci
i1
4. 2 中间中心性
点的中间中心度：
它测量的是行动者对资源控制的程度， 也就是一个点在多大程度上位于图中其他 “点对”的“中间”。
如果一个点处于许多其他点对的捷径 （最短的途径）上，就说该点具有较高的 中间中心度。
NetDraw
凝聚子群、结构
洞等
UCINET
三维展示分析分 析软件Mage
集成了Pajek用于 大型网络分析的
Free应用程序
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
UCINET (University of California at Irvine NETwork）
社会网络分析法
2、指数分析 是通过社会网络分析指数分析个人在群体中的地位，比较同一群体内不同情景下每个人的社会地位，且对不同群体的特征进行比较。 几种常用的指数有：a.社会地位指数，表明个人在群体中受重视的程度；b.受选地位指数，表明个人在群体中受支持的程度；c.受拒地位指数，表明个人在群体中受拒斥的程度；d.吸引率，表明群体中吸引作用发生的程度；e.拒斥率，表明群体中拒斥作用发生的程度；f.凝聚指数,表明群体凝聚的程度;g.相对声望指数，表明一个群体受外群体成员支持的程度。
工作标准：强调个人在群体中完成群体任务，达到群体目标的过程中所扮演的角色。比如，“你愿意和谁在一块做实验？”“你宁愿和谁一同学习？”
正面标准与反面标准
“标准”的确定
在设计问卷时要确定以什么为“标准”来测量所要了解的人们之间的关系。“标准”通常是一个问题，如“你最愿意与谁谈心?” 标准的选择关键：首先是要准确反映出所要测量的关系；其次是具体而切实，易于为被调查者了解和回答。 标准可选择积极的问题，标准也可以是消极的问题。
人际选择的标准是什么？
所谓的标准，指的就是被调查者作出选择的依据，通常也是一个问题，比如，“你宁愿谁坐在你的旁边？”一般而言，标准的选择是根据群体的性质或者施测的目的来确定的。
三、社会关系网络分析方法与技巧
标准的类型：休闲标准和工作标准
休闲标准：强调人际间的亲昵的需要、亲疏关系。比如，“你最愿意和谁座在一条板凳上？”“你最愿意和谁一块看电影？”
1.社会网络分析矩陣
將每個人的選擇數量做簡單的計算而成一個表，如下：
0
-5
0
0
0
師大人
-1
1
呂嗅憐
-1
1
肚正剩
-1
关于社会网络的指数随机图模型的介绍
关于社会网络的指数随机图模型的介绍社会网络的指数随机图模型是一种用于描述社会网络结构的数学模型。
该模型是在随机图理论的基础上发展起来的，能够较好地模拟社会网络中节点之间的连接和信息传播的过程。
社会网络是近几十年来兴起的一种新型网络形式，它是由大量个体构成的，个体之间存在着各种复杂的关系。
社会网络的研究涉及到社会学、心理学、经济学等多个学科，并且在实际应用中有着广泛的应用场景，比如在线社交平台、信息传播、疾病传播等。
指数随机图模型是一种拓展的随机图模型，其基本思想是将节点之间的连接看作是指数分布的随机事件。
在该模型中，每个节点都具有一定的连边概率，这个连边概率与节点之间的距离有关。
距离较近的节点之间更容易产生连接，而距离较远的节点之间的连接概率则较小。
具体来说，指数随机图模型可以通过以下步骤构建社会网络：1.初始化网络：开始时，网络中没有节点和边。
2.加入节点：依次加入每个节点，并为每个节点分配一个坐标。
3.连接节点：对于每个新加入的节点，计算其与其他节点之间的距离，然后根据距离计算连边概率。
根据连边概率进行随机抽样，决定该节点是否与其他节点连接。
4.重复步骤3，直到网络中的节点数量达到预设的数量。
通过以上步骤，可以得到一个具有指数随机图结构的社会网络。
在这个模型中，节点之间的连接概率不仅与节点间的距离有关，还受到网络的动态演化和节点行为的影响。
这使得模型能够更好地模拟真实社会网络中节点之间的连接和信息传播过程。
指数随机图模型对于社会网络的研究有重要的意义。
首先，该模型能够提供一种简单而有效的方法来生成社会网络结构，使得研究者能够在实验室环境下进行社会网络的模拟实验。
其次，该模型能够帮助我们理解社会网络中节点之间的连接规律和信息传播机制，为社会网络分析和应用提供理论支持。
最后，该模型还可以为社会网络的优化设计提供参考，比如如何更好地推动信息传播、如何更好地组织社会网络等。
总之，社会网络的指数随机图模型是一种重要的研究工具，能够帮助我们理解和模拟社会网络中节点之间的连接和信息传播过程。
数学和社会学社会网络分析与建模
数学和社会学社会网络分析与建模社会网络分析和建模是数学和社会学领域的交叉学科，旨在研究和解释个体之间的社会联系。
通过对社会网络的分析和建模，我们可以揭示人际关系、信息传播、社会转型等现象的规律和机制。
本文将介绍数学和社会学社会网络分析与建模的基本概念和方法，并探讨其在现实生活和学术研究中的应用。
一、社会网络分析的基本概念社会网络是由个体（节点）和它们之间的关系（连边）组成的复杂系统。
在社会网络分析中，我们可以通过研究节点之间的连接方式、节点的属性和关系的强度等方面来揭示社会结构和个体行为的特征。
1. 节点和边社会网络的节点代表个体，可以是人、组织、国家等，而边则代表个体之间的关系，可以是友谊关系、合作关系、信任关系等。
节点和边的属性和特征决定了社会网络的结构和功能。
2. 度和中心性在社会网络中，度指的是节点与其他节点直接相连的数量，它反映了个体在社会网络中的联系程度。
中心性则衡量了节点在整个网络中的重要程度，它可以分为度中心性、接近中心性和中介中心性等多个指标。
3. 群组和子群组社会网络中存在着各种各样的群组结构，这些群组被称为社区或子群组。
社区内部的节点之间联系紧密，而社区之间的联系较为稀疏。
通过对社区的划分和研究，我们可以揭示不同社区之间的联系和个体在社区内部的行为模式。
二、数学和社会学的社会网络模型为了更好地理解和解释社会网络的特征和行为，数学和社会学领域提出了各种社会网络模型。
这些模型基于不同的假设和数学方法，可以帮助我们理解社会网络的演化规律和结构形成机制。
1. 随机图模型随机图模型是最早也是最简单的社会网络模型之一，它假设社会网络中的边是随机生成的。
随机图模型可以用来研究节点度的分布、社团结构和网络的连通性等问题。
2. 小世界模型小世界模型是基于“六度分隔理论”提出的，它认为任意两个陌生人之间的平均路径长度只有六步。
小世界模型通过随机边和局部联系的组合来模拟社会网络的结构，它可以解释现实世界中存在的短路径和高聚集性等特征。
社会网络分析中的统计模型与推断
社会网络分析中的统计模型与推断社会网络分析是一门研究人际关系和社会结构的学科，它通过分析人们之间的联系和交互来揭示社会系统的运作规律。
在社会网络分析中，统计模型和推断方法被广泛应用于揭示网络中的隐含结构和动态变化。
本文将探讨社会网络分析中的统计模型与推断方法，并探讨其在实际应用中的意义。
一、社会网络分析的背景和意义社会网络分析源于20世纪60年代的社会学研究，它通过构建和分析人际关系网络来揭示社会系统的结构和功能。
社会网络分析不仅可以帮助我们理解人际关系的形成和演化，还可以揭示信息传播、意见领袖和社会影响等重要现象。
因此，社会网络分析被广泛应用于社会学、心理学、经济学等多个学科领域。
二、社会网络的统计模型在社会网络分析中，统计模型被用于描述网络中的关系和结构。
最常用的统计模型之一是随机图模型，它假设网络中的连接是随机生成的，可以通过最大似然估计等方法来推断模型参数。
随机图模型可以帮助我们理解网络中的节点度分布、聚类系数和网络直径等重要特征。
另一个重要的统计模型是指数随机图模型，它可以用来描述网络中的节点属性和连接的关系。
指数随机图模型假设节点的属性和连接是相互依赖的，并通过最大似然估计等方法来推断模型参数。
指数随机图模型可以帮助我们理解网络中的节点属性对连接的影响，并揭示隐藏的社会结构。
三、推断方法在社会网络分析中的应用推断方法是社会网络分析中的重要工具，它可以帮助我们从观测数据中推断网络中的隐含结构和动态变化。
最常用的推断方法之一是贝叶斯推断，它基于贝叶斯定理，通过先验分布和观测数据来计算后验分布。
贝叶斯推断可以帮助我们从有限的观测数据中推断网络中的节点属性和连接关系。
另一个重要的推断方法是最大似然估计，它通过最大化似然函数来推断模型参数。
最大似然估计可以帮助我们从观测数据中推断网络中的节点度分布、聚类系数和网络直径等重要特征。
此外，还有一些基于采样和优化的推断方法，如马尔可夫链蒙特卡洛方法和变分推断方法，它们可以帮助我们处理复杂的网络模型和大规模的观测数据。
基于大数据的社会网络分析与模型建构
基于大数据的社会网络分析与模型建构引言：随着互联网和移动互联网的飞速发展，社交媒体、电子商务和各种在线平台的兴起，人们的社交行为和信息交流方式发生了巨大变化。
庞大的在线社群和海量的用户行为数据给我们提供了一个独特的机会，即通过大数据分析来揭示社会网络的结构与演化规律，并构建相应的社会网络模型。
本文将探讨基于大数据的社会网络分析方法和模型建构，从而帮助我们更好地理解和应对社会现象和问题。
一、大数据和社会网络分析1.1 大数据的概念和意义大数据是指由于数据量巨大、数据来源多样、数据类型复杂和数据处理速度快等特点而具有挑战性的数据。
随着互联网的普及和智能设备的普及，大数据规模不断增加，为我们提供了有关社会网络的宝贵信息。
1.2 社会网络的概念和特点社会网络是指通过人与人之间的联系与交流所构成的一种复杂网络结构。
社会网络可以描述人际关系、组织结构、信息传播等社会现象，并具有小世界效应、弱连接和集体智慧等特点。
二、大数据分析方法2.1 数据收集与预处理在进行社会网络分析之前，我们首先需要收集和整理大量的数据。
这些数据可以来自社交媒体、电子商务平台、传感器网络等多种渠道。
然后，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据融合和数据转换等操作，以确保数据的质量和一致性。
2.2 社会网络的图表示与分析社会网络可以通过图论中的图来表示和分析。
图由节点（代表个体或实体）和边（代表节点之间的关系）组成。
通过研究节点之间的连结模式和网络的全局结构，我们可以揭示社会网络的特征和演化规律。
2.3 社会网络的聚类与社群检测社会网络中存在着许多紧密相连的节点群体，称为社群。
社群检测是指通过分析节点之间的联系和属性，将节点划分为若干具有内部联系紧密而与外部联系稀疏的社群。
社群检测有助于我们理解社会网络的组织结构和资讯传播的路径。
三、基于大数据的社会网络模型3.1 随机图模型随机图模型是一种基于概率论和图论的模型，用于模拟社会网络中节点之间的联系和网络的生成机制。
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介绍了指数随机图（P *）社交网络模型（加里·罗宾斯，皮普派特森，尤瓦尔·卡利什，院长Lusher）心理学系，行为科学，墨尔本大学商学院。
3010，澳大利亚摘要：本文提供的介绍总结，制定和应用指数随机的图模型的社交网络。
网络的各个节点之间的可能的关系被认为是随机的变量和假设，这些随机的领带变量之间的依赖关系确定，一般形式的指数随机图模型的网络。
不同的相关性假设的例子及其相关的模型，给出了包括伯努利，对子无关，马尔可夫随机图模型。
在社会选择机型演员的加入属性也被审查。
更新，更复杂依赖的假设进行了简要介绍。
估计程序进行了讨论，其中包括新的方法蒙特卡罗最大似然估计。
我们预示着在其它组织了讨论论文在这款特别版：弗兰克和施特劳斯的马氏随机图模型[弗兰克，澳，施特劳斯，D.，1986年马氏图。
杂志美国统计协会81，832-842]不适合于许多观察到的网络，而Snijders等人的新的模型参数。
[Snijders，TAB，派特森，P.，罗宾斯，GL，Handock，M.新规范指数随机图模型。
社会学方法论，在记者]提供实质性的改善。
关键词：指数随机图模型;统计模型的社交网络; P *模型在最近几年，出现了在指数随机图模型对于越来越大的兴趣社交网络，通常称为P *类车型（弗兰克和施特劳斯，1986;派特森和沃瑟曼，1999;罗宾斯等人，1999;沃瑟曼和帕蒂森，1996年）。
这些概率模型对一组给定的演员网络允许泛化超越了早期的P1模型类（荷兰和Leinhardt，1981年）的限制二元独立性假设。
因此，它们允许模型从社会行为的结构基础的一个更为现实的构建。
这些模型车的研究多层次，multitheoretical假说的有效性一直在强调（例如，承包商等，2006）。
已经有一些自Anderson等重大理论和技术的发展。
（1999）介绍了他们对P *型号知名底漆。
我们总结了本文上述的进步。
特别是，我们认为重要的是在概念上从依赖假设的衍生地，这些模型，模型的基本依据，然后作出了明确，并与有关（不可观察）社会进程底层网络的形成假说更容易联系。
正是通过新的模式，可以开发一个有原则的方式，包括结合了演员的属性模型这样的做法。
在模型规范和估计最近的发展需要注意的是，因为这样做就设置结构和部分新技术的步骤依赖的假设，不仅扩大了级车型，但具有重要意义的概念。
特别是，我们现在有一个更好的了解马尔可夫随机图，和有前途的新规格的性能已经提出来克服他们的一些不足之处。
本文介绍了模型，并总结当前方法的发展与扩展概念的阐述（更多技术总结最近被沃瑟曼和罗宾斯，2005年定;知更鸟和派特森，2005; Snijders等人，出版。
）我们首先简要介绍理分析社交网络的统计模型（第1节）。
然后，我们提供指数随机图模型的基本逻辑进行了概述，并概述我们框架模型构建（第2节）。
在第3节中，我们讨论的重要概念一个依赖假设的建模方法的心脏。
在第4节中，我们提出了一系列不同的相关性假设和模型。
对于模型估计（第5章），我们简单总结伪似然估计（PLE）的方法，并检讨最近的事态发展蒙特卡罗马尔可夫链最大似然估计方法。
在第6节中，我们提出拟合模型，网络数据的简单的例子。
总之，我们注意到的重要性新的型号规格是关注在这款特别版的其他论文的重点。
1.为什么模型的社交网络？有许多公知的技术，用于测量网络性能的节点，或节点的子（如密度，中心性和凝聚力的子集）的。
这些技术服务有价值的目的，描述和理解的网络功能，可以承受在特定的研究问题。
那么，为什么我们会想要超越这些技术和搜索合身的一个观察到的社交网络的模型，特别是一个统计模型？原因这样做有以下内容：（1）社会行为是复杂的，并且随机模型使我们能够同时捕获的规律在该过程引起网络的联系，而在同一时间识别存在是可变性，我们是不太可能能够进行详细建模。
此外，如瓦（1999）已令人信服地证明，“加入”少量随机性的，否则便会定期进程可以极大地改变了这一进程的可能结果的性质。
它是因此，重要的是要允许的随机性，如果我们认为它最能反映过程我们的目标模型。
也许最重要的是，良好的特定的随机模型使我们要了解与观察到的结果的不确定性：我们可以了解可能结果的模型一个给定的规格分布，或者我们可以估算，对于给定的观察到的数据，从该数据可能已被产生的虚拟模型的参数（并且也获得与其相关联的不确定性的定量估计估计）。
（2）统计模型也允许关于是否特定网络子结构的推论 - 通常由一个或少量的参数所表示的模型 - 在网络中被更普遍观察到可能比偶然预期。
那么我们可以假设开发了解可能产生这些结构性质的社会过程。
（3）有时，不同的社会进程可能会做出类似的网络质量预测结构，它只有通过仔细的定量模型，在预测的差异进行评估。
例如，群集在网络可能产生的内源性（自组织）结构的影响（例如，结构平衡），或者通过节点级效果（例如，同质性）。
要在两个方案之间作出决定，需要一个模型，结合这两种效应，然后评估每个的相对贡献。
（4）在更复杂的网络上的数据结构，更有用的适当配制的模型可以在实现高效的表示。
值得注意的是，有avariety的确定性方法FO ranalyzing单个二进制网络，但其中许多都是不恰当的，或者是太复杂，对于更复杂的数据。
为了了解网络的演进（Snijders，2001）或多个网络结构（Lazega和派特森，1999），模型可以有很大的价值。
（5）在社会网络分析的几个长期存在的问题，涉及到如何本地化的社会过程和结构结合起来，形成全球网络模式，而这种本地化的进程是否足以说明全球网络性能的谜题。
它是难以调查这些问题没有一个模型，如在所有的除了相当简单的情况下，由许多小规模结构的组合所造成的全球结果没有立即明显，即使是定性的。
具有良好的本地指定型号的社交网络，它可能会穿越这条微宏的差距，往往是通过模拟。
我们特别强调显影可信模型，这些模型可估计从数据并因此经验为基础的值。
有多种型号的网络文学，这对于模拟，假设生成的重要工具，而“思想实验”。
但是，我们的主要目标是估算数据模型的参数，然后评估如何充分的模型表示的数据。
这些互补的方法成为有用的，但不同的目的，用数据驱动的方法显然是其支撑结构的模型假设的实证审讯能力的独特价值。
2后面的P *模型对社会的逻辑网络，大纲我们描述了作为观测到的网络的研究者已收集并且可以在网络数据有兴趣建模。
所观察到的网络是从一组可能的看作一个实现网络具有类似的重要特征（至少是，行动者的数量相同），即是，由于一些（未知）的随机过程的结果。
换句话说，观察到的网络被看作是关系一个特定图案出一大组可能的图案。
在一般情况下，我们做不知道什么随机过程产生所观察到的网络和我们在制定目标模型是提出一种可行的和理论上的原则假设此过程。
例如，我们的研究课题之一可以是是否在所观察到的网络有显著更多，或者更少，感兴趣结构特征比偶然预期。
我们可能会看到这些特性当地社会进程的成果。
例如，我们可能会问的莫雷诺和詹宁斯（1938年）的统计数据，社交网络的第一个应用程序做了观察网络是否显示了对等的强烈倾向，超出了一些回报的关系，如果关系的机会亮相发生完全是随机的。
换句话说，你所观察到的网络中的行动者往往回报关系的选择？这里的结构特点（投桃报李的关系）是一个社会过程（个人选择来回报他人的选择）的结果。
因此，作为一个简单的例子，我们可以断定一个随机网络模型具有两个参数，一个反映的倾向关系发生在随机和一种反映了一个额外的倾向往复运动的发生。
在一般情况下，在质询帮助的结构特性来塑造模型的形式。
一一个对等进程的假设使我们提出一个模型，其中所述电平的指标互惠是参数。
这个假设也反映了什么样的期望网络更容易。
对于一个给定的演员组成的网络统计模型分配概率就这些演员的所有可能的网络。
例如，由于互惠关系是通常观察到的功能，在友谊网络，良好的模式很可能意味着网络与往复运动是比较常见和网络没有回报是相当不可能的。
正如往常一样，我们代表的网络节点和边的图。
对于一个给定的模型，所述节点集合被认为是固定的。
可能的网络的范围内，和它们发生的概率该模型下，通过在该组的所有可能的曲线图上的概率分布表示同节点的这个号码。
在图的这种分布，这些图表有大量的水平往复运动都可能具有比图少往复运动的概率较高，具有取决于相关的参数，值的精确概率，如对等参数。
需要注意的是所观察到的网络是在该分布的特定图形，所以它也具有特定概率。
当然，在一开始，我们不知道在分配概率在分布图形要使用的参数值。
我们的目标，更确切地说，是要找到最好的值（通过估算模型用所观察到的网络作为引导参数）。
必要的最大似然准则是选择的参数值以这样一种方式，往复运动的最可能的程度是这发生在所观察到的网络。
如果模型有一个对等的参数（定义为零时相互关系发生偶然的），如果有，在许多往覆关系观测到的网络，则一个模型，它是一种非常适合于数据中往复运动的程度方面将产生积极的对等参数。
如果我们估计互惠参数的观测网络，如果我们可以相信，这个参数是正的，我们可以推断，还有更多互惠中所观察到的网络不是偶然的预期。
一旦我们定义该组的所有图形的概率分布与节点的一个固定数目的，我们也可以从分配根据分配给它们的概率绘制图形随机的，并且我们可以在任何其他比较采样的曲线图，以观察到的1感兴趣的特征。
如果该模型是一个很好的数据，然后将采样的图形将类似于所观察到的1在很多不同的方面。
在这种理想的情况下，我们甚至可以推测这种建模的结构效应可以解释在网络的出现。
我们可以以了解网络，有可能从这些影响出现的性质研究采样图形的属性。
作为一个例子，考虑在一所学校的教室友谊。
所观察到的网络是为我们所测得的友谊关系网络。
有可能已经观察到对于特定的教室许多可能的网络。
我们检查了教室里所有可能的网络结构的情况下观察到的友谊结构在教室里。
一些结构在教室可以是相当容易和一些不太可能发生，和该组所有可能的结构，有关其相应的机率一些假设是曲线图上的概率分布。
我们把观察到的这个网络中的分布，而不是在其他教室观察网友谊网络进行比较。
（当然，我们的模型中所观察到的网络也可以是用于其它教室的良好模型，但是这并不是问题，在这一点上）。
注意，假设是，网络是由一个随机过程，其中关联关系进入在于，可通过其它关系（和可能的节点级属性）的存在或不存在的形状的方式被产生。
换句话说，网络被概念化为关系型关系的自组织系统。
实质上，索赔是有产生二元关系，当地的社会进程，而这些社会过程可能取决于周围的社会环境（即在现有的关系）。
例如，我们可以假设，具有类似属性的行动者更可能形成友谊关系（同质性），或者，如果两个未连接的参与者被连接到第三演员，在某些时候，他们有可能形成它们之间的友好提携（及物）。
需要注意的是，除了随机性的假设，这种描述也隐时间和动态。