尖锥网络分析法

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复杂网络中节点关键性分析与检测方法研究

复杂网络中节点关键性分析与检测方法研究随着互联网的发展和人们对网络的依赖程度的提高，研究复杂网络的拓扑结构和节点关键性变得越来越重要。

在复杂网络中，节点的关键性反映了其对网络整体结构和功能的重要性。

因此，针对节点关键性的分析与检测方法成为了复杂网络研究的一个热门方向。

节点关键性是指网络中的某个节点对网络功能的影响程度。

在复杂网络中，节点的关键性可以从多个角度进行分析和检测。

以下将从几个常用的方法进行介绍。

1. 度中心性（Degree Centrality）度中心性是最简单直观的节点关键性度量方法之一。

它通过计算节点的度数（即与其相连的边的数量）来评估其在网络中的重要程度。

度中心性认为度数越高的节点越重要，因为具有更多连接的节点在信息传播和网络传输中起到关键的作用。

2. 特征向量中心性（Eigenvector Centrality）特征向量中心性是基于矩阵代数的节点关键性度量方法。

它不仅考虑到节点自身的度数，还考虑到与其相连节点的关键性。

具有更多来自关键节点的连接的节点会具有更高的特征向量中心性。

通过特征向量中心性，我们可以找到在网络中具有较高的影响力的节点。

3. 紧密中心性（Closeness Centrality）紧密中心性是通过计算节点到其他节点的平均最短路径长度来评估节点的关键性。

具有较低平均最短路径长度的节点在信息传播和资源传输中具有更高的效率。

紧密中心性认为节点与其他节点之间距离更短的节点更重要。

4. 介数中心性（Betweenness Centrality）介数中心性是一种基于节点在网络中充当“中介者”的概念的节点关键性度量方法。

它通过计算节点在网络最短路径中的出现次数来评估节点的关键性。

具有较高介数中心性的节点在信息传播、资源传输和网络通信中起到关键作用。

介数中心性可用于识别那些具有重要连接性的节点。

除了上述常用的节点关键性分析方法外，还有许多其他度量方法可以用于检测复杂网络中的节点关键性。

数据科学中的网络分析方法

数据科学中的网络分析方法随着信息时代的到来，网络成为了人们获取和传递信息的重要渠道。

而随之而来的是海量的数据，这些数据蕴含着丰富的信息和价值。

为了更好地挖掘和理解这些数据，数据科学家们开发了一系列网络分析方法，用于研究网络结构、节点关系和信息传播等问题。

本文将介绍几种常见的网络分析方法，并探讨其在数据科学中的应用。

一、节点中心性分析节点中心性是网络分析中常用的一个概念，用于衡量节点在网络中的重要性。

常见的节点中心性指标包括度中心性、接近中心性和介数中心性等。

度中心性衡量了节点与其他节点之间的连接数，即节点的度数。

接近中心性衡量了节点与其他节点之间的距离，即节点在网络中的可达性。

介数中心性衡量了节点在网络中的中介作用，即节点在信息传播中的重要性。

在数据科学中，节点中心性分析可以应用于社交网络分析、推荐系统和网络安全等领域。

例如，在社交网络分析中，节点中心性可以帮助我们找出社交网络中的重要人物或关键节点，从而更好地理解社交网络的结构和功能。

在推荐系统中，节点中心性可以用于推荐热门商品或热门内容，从而提高推荐系统的准确性和效果。

在网络安全中，节点中心性可以帮助我们发现网络攻击的目标节点或关键节点，从而提高网络的安全性和稳定性。

二、社区发现算法社区发现是网络分析中的一个重要问题，旨在将网络中的节点划分为若干个紧密连接的社区。

社区发现算法可以帮助我们理解网络的结构和功能，发现节点之间的关联关系，并揭示隐藏在网络中的潜在模式和规律。

在数据科学中，社区发现算法可以应用于社交网络分析、生物信息学和推荐系统等领域。

例如，在社交网络分析中，社区发现算法可以帮助我们发现具有相似兴趣或相似特征的用户群体，从而提供更加个性化和精准的社交服务。

在生物信息学中，社区发现算法可以帮助我们发现蛋白质相互作用网络中的功能模块或生物通路，从而揭示生物体内复杂的分子相互作用关系。

在推荐系统中，社区发现算法可以帮助我们发现用户之间的共同兴趣或相似行为，从而提高推荐系统的准确性和效果。

社交网络分析中的关键节点检测方法

社交网络分析中的关键节点检测方法社交网络是一种由节点和它们之间的关系构成的网络结构，可以用来研究人际关系、信息传播、疾病传播等社会现象。

在社交网络分析中，关键节点的检测是一项重要的任务，因为关键节点可以影响整个网络的稳定性和功能。

关键节点是指对网络结构具有重要影响力的节点，其在网络中的位置和特征使得它们对信息传播、流量控制、舆论引导等具有重要影响。

因此，精确地检测关键节点对于了解社交网络的结构和功能至关重要。

目前，社交网络分析中存在着多种关键节点检测方法，下面将介绍几种常用的方法。

1. 度中心性（Degree Centrality）方法：度中心性是最简单也是最直观的关键节点检测方法之一。

节点的度是指与该节点直接相连的边的数量。

度中心性方法认为，度越高的节点越重要，因为它们与更多的节点相连，具有更大的信息传播和控制能力。

这种方法忽略了节点之间的路径结构，适用于规模较小、结构简单的社交网络。

2. 近邻中心性（Closeness Centrality）方法：近邻中心性方法通过计算节点到其他节点的平均最短路径长度来衡量节点的重要性。

节点到其他节点的路径越短，说明它距离其他节点更近，具有更高的信息传播速度和控制能力。

这种方法考虑了节点之间的路径长度，适用于规模较大、结构较复杂的社交网络。

3. 介数中心性（Betweenness Centrality）方法：介数中心性方法通过计算节点在网络中的最短路径上出现的次数来衡量节点的重要性。

在一个社交网络中，某个节点的介数中心性高，说明它在节点之间的信息传递和交流中起到了中介的作用，具有较大的影响力。

这种方法能够识别出网络中的潜在“桥梁”节点，具有重要的信息传播和影响能力。

4. 特征向量中心性（Eigenvector Centrality）方法：特征向量中心性方法将节点的重要性定义为与其相连的节点的重要性之和。

节点与其他重要节点相连，将会获得更高的特征向量中心性。

这种方法考虑了节点相互之间的影响力，能够发现具有高度影响力和控制能力的节点。

【项目管理知识】项目管理信息技术：五步求解PERT图

项目管理信息技术：五步求解PERT图在以往的项目建设中，编制项目进度计划常常采用甘特图（或称横道图）来表示，甘特图简单明了、形象直观，但不适合用于大型和复杂信息工程项目的建设和监理工作。

因为甘特图不反映各项工作之间的逻辑关系，因而难以确定某项工作推迟对完成工期的影响；当实际进度与计划有偏差时也难以调整。

另外，甘特图虽然直观清晰，但只是计算的结果，而一项工作什么时候开始，什么时候结束，却是需要通过计算来实现，甘特图并没有给出好的算法。

网络计划技术可以有效解决这些问题。

目前应用比较广泛的两种计划方法是关键路径法（CriticalPathMethod，简称CPM）和计划评审技术（ProgramEvaluationandReviewTechnique，简称PERT）。

CPM和PERT是独立发展起来的计划方法。

两者的主要区别在于：CPM是以经验数据为基础来确定各项工作的时间，而PERT则把各项工作的时间作为随机变量来处理。

所以，前者往往被称为肯定型网络计划技术，而后者往往被称为非肯定型网络计划技术。

前者是以缩短时间、提高投资效益为目的，而后者则能指出缩短时间、节约费用的关键所在。

因此，将两者有机结合，可以获得更显著的效果。

信息工程项目建设过程中不可预见的因素较多，如新技术、需求变化、到货延迟，以及政策指令性影响等。

因此，整体工程进度计划与控制大多采用非肯定型网络计划，即PERT网络模型。

()信息工程项目应用网络计划技术的步骤如下：①绘制网络图；②网络计划计算；③求关键路径；④计算完工期及其概率；⑤网络计划优化。

步骤1：绘制ERP项目网络图本文主要以某公司（中小型企业）ERP项目建设为例，讲述网络计划技术在信息工程项目监理工作进度控制中的应用。

（1）定义各项工作（作业）恰当地确定各项工作范围，以使网络图复杂程度适中。

（2）编制工作表首先是根据实施厂商的实施方法和业主单位的实际情况，制定ERP项目工作清单（如表1所示），并确定各项工作的先行工作。

网络分析中的重要性度量方法

网络分析中的重要性度量方法网络分析是一个以图论为基础的研究领域，涉及网络的构建、分析、研究、识别、模拟和优化等。

它以图为研究对象，研究对象和对象之间的相互关系，以此来揭示各个领域中的关键因素和关系，并从中发现潜在的规律和定律。

网络分析的应用很广泛，可以用来研究社交网络、信息传播、组织结构、项目管理等领域。

在网络分析中，度量方法是非常重要的一个概念，因为它可以帮助我们对网络中不同的节点进行定量描述和分析，从而更好地理解网络的结构和性质。

下面介绍几种常用的度量方法。

1. 度中心性度中心性是网络分析中最基本的一种度量方法，它是指一个节点与其相邻节点的连接数，也就是节点的度数。

一个节点的度数越高，表明该节点越重要，而它与其他节点的连通性也越强。

因此，在社交网络分析中，度中心性可以用来研究一个人在社交网络中的重要程度，也可以用来分析一个网站的流量等。

2. 介数中心性介数中心性指一个节点在网络中作为中间人的程度，它反映了一个节点在网络中连接各个节点之间的能力。

如果一个节点的介数中心性很高，表明它在网络中起着很重要的枢纽作用，可以快速传递信息和资源。

介数中心性在网络传播模型中也有较为广泛的应用。

3. 接近中心性接近中心性反映了一个节点在网络中与其他节点的距离，它通常是通过计算节点与其他节点之间的最短路径长度来得到的。

如果一个节点的接近中心性很高，表明它在网络中与其他节点的距离很小，可以很快地与其他节点进行联系。

在社交网络中，接近中心性可以用来衡量一个人与其他人之间的联系程度。

4. 特征向量中心性特征向量中心性是一种基于矩阵计算的方法，它考虑了节点的所有邻居节点，并赋予了它们不同的权重值。

如果一个节点与其他节点权重比较高，表明它在网络的角色比较重要。

特征向量中心性在研究科学合作网络和企业网络结构分析等领域有着广泛的应用。

总之，不同的度量方法可以用来揭示网络中不同的特征和性质，从而更好地理解网络结构和功能。

在进行网络分析时，应该选择合适的度量方法，以便得到更准确的结果。

三种质量管理客观评价数据分析方法综述

②解决问题过程中修订计划程序阶段。提出用
语言资料表示的各种存在问题，注意根据计划程序
执行过程中不断出现的情报迅速处理使目标难以实现的事态。ＰＤＰＣ法的思考方法如图１示。
理中选择合适的客观数据分析方法是首要的。本文
介绍了以上分析方法中的ＰＤＰＣ法、流程图法和柏拉
证及身份证，填写应聘书，直接录取；若不是大学毕
业的，需要参加考试培训，首先要填写考生注册表，领取考生编号，明确考试科目和时间，然后缴纳考试
３．流程图的符号
一
图３流程图的符号
框逐步细化。下面用某公司招工案例来说明流程
图法的具体运用。某公司招工需要遵循这样的程序：在招工前要明确招工事宜，如果是大学毕业的，需出示大学毕业
图内允许有闭合回路，而在工序流程图内不允许出
现闭合回路。
Ａ２，… ，Ａｐ这样一个序列。如果这样能顺利进行当
然最为理想，然而，潜在质量问题不会那么简单。
各种结果，并运用程序图来确定其达到最佳结果的
途径的方法。它是为了完成某个任务或达到某个目标，在制定行动计划或进行方案设计时，预测可能
图法，主要从各方法的含义、特点及使用方法（含
举例）等方面进行了阐述。
ＰＤＰＣ法
图１ＰＤＰＣ的思考方法
１．ＰＤＰＣ的含义
１．１ＰＤＰＣ的概念

社交网络分析中的关键节点识别算法与应用

社交网络分析中的关键节点识别算法与应用社交网络已经成为人们日常生活中重要的交流和信息传播方式。

在社交网络中，人们可以通过连接和互动建立起各种关系，这些关系形成了一个复杂的网络结构。

研究社交网络的结构和特性对于理解信息传播、影响力扩散、社群识别等问题具有重要意义。

而在社交网络分析中，识别关键节点是一项关键任务，有助于我们了解网络的重要节点，并有效地利用这些节点进行信息传播、营销策略等应用。

关键节点识别算法是社交网络分析中重要的研究内容之一。

在社交网络中，关键节点是对网络结构和信息传播起着关键作用的节点。

通过识别关键节点，我们能够发现网络中最重要的个体，并利用他们来改善网络的效率和稳定性。

下面将介绍几种常见的关键节点识别算法及其应用。

1. 度中心性算法（Degree Centrality）：度中心性算法是最简单且最常见的关键节点识别算法之一。

该算法根据节点的度（即连接数）来评估节点的重要性，度越高的节点在网络中的影响力也越大。

在社交网络中，高度连接的节点往往是重要的信息传播和影响力扩散者。

通过度中心性算法，我们可以识别出这些重要的节点，并将其应用于社交媒体营销、病毒传播等领域。

2. 紧密中心性算法（Closeness Centrality）：紧密中心性算法通过计算节点到其他节点的平均距离来评估节点的重要性。

具有较短平均距离的节点被认为是关键节点，因为它们更容易接触到其他节点并传播信息。

在社交网络中，紧密中心性算法可以帮助我们找到能够快速传播信息的核心节点，并为信息传播、信息推送等提供指导。

3. 介数中心性算法（Betweenness Centrality）：介数中心性算法通过计算节点在网络中的最短路径上所占的比例来评估节点的重要性。

具有较高介数中心性的节点在信息传播和影响力扩散中扮演着关键角色。

通过识别介数中心性高的节点，我们可以找到连接不同社群之间的桥梁节点，并利用它们进行信息传播、社群发现等应用。

ucinet相对度数中心度 -回复

ucinet相对度数中心度-回复ucinet相对度数中心度是社会网络分析中用来衡量网络中节点的重要性的一种度量方法。

在社会网络中，节点代表着个体，边代表着个体之间的关系或连接。

通过计算节点在整个网络中的连接数量，我们可以了解节点的相对重要性和信息传播的参与程度。

在社会网络分析中，节点的相对度数中心度是指节点在网络中连接的相对数量，即该节点与其他节点直接相连的数量。

相对度数中心度反映了节点在网络中的关联程度，是一个反映节点在整个网络中的位置和影响力的指标。

相对度数中心度的计算方法比较直观简单。

假设我们有一个网络图，其中有n个节点，我们可以通过以下步骤计算节点的相对度数中心度：1. 计算节点的度数：度数是指节点直接连接的边的数量。

对于每个节点，我们需要计算与之相连的边的数量，即该节点的度数。

2. 计算节点的相对度数中心度：对于每个节点，在度数的基础上，我们需要计算节点的相对度数中心度。

相对度数中心度可以通过节点的度数除以网络中最大度数来计算。

具体公式如下：相对度数中心度= 节点度数/ 最大度数这样计算可以将节点的度数标准化，使得不同网络中的节点可以进行比较。

3. 分析节点的相对度数中心度：通过计算，我们可以获得每个节点的相对度数中心度。

这些中心度的数值可以用来比较节点在整个网络中的重要性和影响力。

相对度数中心度越高，表示节点在整个网络中有更多的直接连接，其影响力和信息传播能力也更强。

相对度数中心度的应用非常广泛。

在社会网络中，它可以用来识别网络中的重要人物或关键节点。

通过计算节点的相对度数中心度，我们可以了解哪些节点在网络中的连接较多，从而更好地理解整个网络结构和信息流动的情况。

相对度数中心度还可以用来研究网络的鲁棒性和稳定性。

通过分析网络中节点的相对度数中心度，我们可以了解在一些节点被删除或失效的情况下，网络的整体结构和信息传播的可靠性。

此外，相对度数中心度还可以应用于其他领域，如计算机科学、生物学等。

社会网络分析中的节点影响力评估方法与实践案例分享

社会网络分析中的节点影响力评估方法与实践案例分享社会网络分析（Social Network Analysis，SNA）是研究人际关系和信息传播的一种重要方法。

在社交媒体的兴起之后，社会网络分析逐渐广泛应用于评估网络中各个节点的影响力。

本文将介绍社会网络分析中的节点影响力评估方法，并分享一些实践案例。

一、节点影响力评估方法1. 中心性指标法中心性指标法是最常见的节点影响力评估方法之一。

它通过度中心性、接近度中心性、媒介中心性等指标来评估节点的重要性。

度中心性衡量节点与其他节点的连接数量，接近度中心性衡量节点与其他节点的距离，媒介中心性衡量节点在信息传播中的中介作用。

这些指标都可以量化节点的影响力，进而在社会网络中找到关键节点。

2. 社区检测方法社区检测方法是一种将网络划分为不同社区的方法。

在社会网络中，节点会聚集在一起形成社区或群组。

社区检测方法可以通过检测节点之间的紧密连接关系，将网络划分为具有一定内聚性的社区。

在评估节点影响力时，可以将节点所属社区作为一个重要指标，因为社区内的节点更可能影响彼此。

3. 引力模型引力模型是一种基于节点之间距离和连接强度的节点影响力评估方法。

它认为，节点之间的距离和连接强度越近，其影响力越大。

引力模型可以通过计算节点之间的距离和连接强度，得出每个节点的影响范围和权重。

这个方法在评估节点影响力时，考虑了空间因素和连接因素，能够更准确地反映节点的影响力。

二、实践案例分享1. 社交媒体营销中的节点影响力评估在社交媒体营销中，评估用户的影响力对于确定目标受众和制定营销策略至关重要。

一家电商公司通过社会网络分析，评估了用户在社交媒体上的影响力。

他们利用中心性指标和社区检测方法，发现了一些关键用户和具有一定影响力的社区。

在营销活动中，他们将重点关注这些节点，提高了目标受众的覆盖率和营销效果。

2. 社会网络中的信息传播路径分析在疫情防控和危机管理中，了解信息传播路径对于制定有效策略至关重要。

社会网络分析中关键节点识别方法

社会网络分析中关键节点识别方法社会网络分析是一种研究人际关系以及其对社会结构和行为的影响的方法。

在社会网络中，关键节点是指对整个网络结构和信息传播起至关重要作用的节点。

通过识别关键节点，我们可以深入了解社会网络的特点和演化规律，并为社会工作、营销策划、信息传播等方面的决策提供重要参考。

本文将介绍几种常用的社会网络分析中关键节点识别方法。

1. 度中心性（Degree Centrality）法度中心性是最基本的关键节点识别方法之一，它衡量的是一个节点在网络中的连接数量。

节点的度中心性越高，说明它在社会网络中具有更多的联系和影响力。

在实际应用中，如何定义“连接”有不同的方法。

一种常见的计算方式是对于有向网络，一个节点的入度和出度之和为其度。

根据度中心性，我们可以通过查找具有最高度中心性的节点，来识别社会网络中的关键节点。

2. 接近中心性（Closeness Centrality）法接近中心性是度中心性的补充，它将一个节点的重要性与其到其他节点的距离相关联。

接近中心性取决于节点到其他节点的平均最短路径长度，从而衡量了节点作为信息传播者的效率。

具有较高接近中心性的节点通常能够快速传递信息到整个社会网络，因此被认为是关键节点。

为了计算接近中心性，我们需要首先计算网络中所有节点对之间的最短路径长度，并将这些长度的倒数累加。

3. 介数中心性（Betweenness Centrality）法介数中心性反映了一个节点在网络中作为信息传递中介的重要性。

具有较高介数中心性的节点在信息传播和社会交流中起到了桥梁作用，它们连接了其他节点之间的最短路径。

通过计算节点在网络中的所有最短路径中被经过的次数，我们可以评估节点的介数中心性。

具有高介数中心性的节点往往是关键节点，因为它们在网络中扮演了重要的协调和连接角色。

4. 特征向量中心性（Eigenvector Centrality）法特征向量中心性是一种通过节点与其邻居节点的关联来衡量其重要性的方法。

数据透析表技巧之复杂网络分析与社交网络拓扑发现的实用方法与推荐工具

数据透析表技巧之复杂网络分析与社交网络拓扑发现的实用方法与推荐工具随着互联网的迅猛发展和数字化时代的到来，社交网络成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

了解社交网络的拓扑结构和分析其中隐藏的规律对于理解社会关系、预测趋势以及发现潜在机会至关重要。

在进行复杂网络分析和社交网络拓扑发现时，我们可以利用一些实用的方法和推荐工具来帮助我们更好地对数据进行透析和分析。

一、复杂网络分析的方法1. 节点度中心性分析节点度中心性是指在一个网络中与一个节点直接连接的边的数量。

度中心性分析可以帮助我们发现网络中最重要的节点和关键人物。

在社交网络中，度中心性分析可以帮助我们确定谁是网络中最有影响力的人，并进一步分析他们的关系。

2. 紧密度分析紧密度是指在一个网络中一个节点与其他节点之间的连接密度。

紧密度分析可以帮助我们发现网络中的社区结构以及不同社区之间的联系。

例如，在社交网络中，紧密度分析可以帮助我们识别出具有共同兴趣或职业的人群，并进一步了解他们之间的联系。

3. 介数中心性分析介数中心性是指网络中一个节点在所有最短路径中作为中间节点的次数。

介数中心性分析可以帮助我们识别网络中的关键中间人，并分析他们在信息传播中的重要性。

在社交网络中，介数中心性分析可以帮助我们了解信息如何在网络中传播以及谁在网络中起到了关键的传播作用。

二、社交网络拓扑发现的方法1. 社区发现社区发现是指将网络中相互连接紧密的节点划分为不同的社区或群组。

在社交网络中，社区发现可以帮助我们识别相关兴趣群体、行业圈子或其他具有相似特征的群体。

常见的社区发现算法包括Louvain算法和GN算法等。

2. 影响力分析影响力分析是指通过分析网络中节点的影响力来识别关键人物或重要节点。

在社交网络中，影响力分析可以帮助我们找到网络中最具影响力的人，并进一步研究他们的影响力传播路径。

常用的影响力分析方法包括PageRank算法和HITS算法等。

3. 连接预测连接预测是指通过分析网络中已有的节点和边的关系，预测网络中未来可能出现的新连接。

计算复杂网络特征指标提取方法整理

计算复杂网络特征指标提取方法整理复杂网络是由大量节点和连接这些节点的边构成的网络结构。

它被广泛应用于各种领域，如社交网络分析、交通网络、生物网络等。

为了更好地理解和分析复杂网络，我们需要提取一些重要的特征指标来描述网络的结构和特性。

本文整理了计算复杂网络特征指标的常见方法，并对其进行了详细的介绍和说明。

1. 节点特征指标的提取方法：1.1 度中心性（Degree centrality）：度中心性是指一个节点有多少条连接边。

计算度中心性的方法很简单，只需计算节点的连接边数即可。

1.2 近邻中心性（Closeness centrality）：近邻中心性是指一个节点与其他节点之间的距离。

计算近邻中心性的方法可以使用最短路径算法，计算节点到其他节点的最短路径长度，然后将这些路径长度求和并取倒数，即可得到近邻中心性。

1.3 介数中心性（Betweenness centrality）：介数中心性是指一个节点作为中间节点在网络中传播信息的能力。

计算介数中心性的方法可以使用最短路径算法，计算通过节点的最短路径的数量与网络中所有最短路径的数量的比值。

2. 边特征指标的提取方法：2.1 连接密度（Connectivity density）：连接密度是指网络中实际边的数量与可能边的数量之比。

计算连接密度的方法很简单，只需计算实际边的数量并除以可能边的数量即可。

2.2 聚集系数（Clustering coefficient）：聚集系数是指一个节点与其邻居节点之间的连接程度。

计算聚集系数的方法可以使用三角形计数方法，计算节点的邻居节点之间的边数并除以可能的边数。

2.3 双向度（Bidirectional degree）：双向度是指一个节点既是连接其他节点的起点又是连接其他节点的终点的能力。

计算双向度的方法可以使用计算节点的出度和入度，并求其和。

3. 子图特征指标的提取方法：3.1 包含关系（Inclusion relationship）：包含关系是指一个子图是否包含另一个子图。

生物大数据技术中的生物网络拓扑分析方法介绍

生物大数据技术中的生物网络拓扑分析方法介绍在生物科学领域中，大数据技术的应用已经成为了许多研究项目中不可或缺的一部分。

生物大数据技术的快速发展，为研究人员提供了更多的机会来探索和理解生物系统的复杂性。

其中，生物网络拓扑分析方法是一种重要的数据分析技术，被广泛运用于解析生物大数据中的复杂生物网络。

生物网络拓扑分析是一种通过构建生物网络模型并分析其结构和特征来研究生物系统的方法。

生物网络是一种由生物实体（如基因、蛋白质等）以及它们之间的相互作用关系构成的复杂网络。

通过对生物网络的拓扑结构进行分析，研究人员可以发现其中的规律性模式，揭示生物系统中的关键性成分和其相互作用的特征。

在生物网络拓扑分析中，常用的方法包括网络中心性分析、模块化分析和群聚系数分析等。

网络中心性分析是一种通过计算节点在网络中的重要性来评估其在生物系统中的关键作用程度的方法。

常用的网络中心性指标有度中心性、介数中心性和接近中心性等。

度中心性衡量了节点在网络中与其他节点相连的程度，介数中心性反映了节点在网络中的信息传递能力，而接近中心性反映了节点在网络中的影响力。

模块化分析是一种将生物网络分解成多个相互关联的子网络，并研究这些子网络之间的关系的方法。

模块化分析可以揭示生物系统中的功能模块以及模块之间的相互作用。

常用的模块化算法有层次聚类法和模块化最优化算法等。

层次聚类法通过将网络分解为多个层次结构的子网络，从而获得不同尺度上的模块结构。

模块化最优化算法通过优化模块内部的紧密性和模块之间的稀疏性，来实现网络的模块化分解。

群聚系数分析是一种用于评估节点相互连接程度的方法。

群聚系数可以揭示生物网络中的聚集性结构，反映节点周围相互连接的程度。

常用的群聚系数指标有局部群聚系数和全局群聚系数等。

局部群聚系数反映了节点邻居之间的相互连接程度，全局群聚系数反映了整个网络中的聚集性结构。

生物网络拓扑分析方法的应用广泛且有益。

它可以用来研究生物系统的调控机制、预测基因功能和寻找潜在的生物标志物等。

基于课程思政的线性代数课程资源建设

［收稿时间］2021-11-30［基金项目］河南省教育科学“十三五”规划课题“信息化背景下高校大学数学育人功能新探索”（2019-JKGHYB －0036）；河南省高等学校精品在线开放课程建设项目“线性代数（农林类）”（2020年）。

［作者简介］马巧云（1968—）女，河南人，博士，教授，研究方向为数学教学和管理系统工程。

2023年4University Education［摘要］课程思政是近年来高校落实立德树人，实现融合知识传授、能力培养和价值塑造于一体的重要举措。

线性代数课是为高校本科低年级学生开设的公共基础课，根据课程思政的要求对教学目标进行重塑，对课程思政元素进行挖掘，以及加强课程教材和线上教学资源的建设，不仅提升了授课教师的思政意识与能力，也提升了学生的综合素质，并为线性代数课程思政的持续开展打好了基础。

［关键词］线性代数；课程思政；教学目标；思政元素；课程资源［中图分类号］G642.3［文献标识码］A ［文章编号］2095-3437（2023）07-0118-04课程思政是在“三全育人”模式指导下，使得各类课程与思想政治理论课同向同行，从而实施协同育人的综合教育理念[1]。

高校实施课程思政是落实立德树人的重要抓手，是高等学校理性教育价值回归、进步与升华的重要体现[2]，同时也是解决“培养什么人、怎样培养人、为谁培养人”这一教育根本问题的关键。

线性代数课是高校本科低年级开设的一门数学类公共基础课，上课人数多，涉及专业也多。

一方面，作为授课对象的高校本科低年级学生，正处于探究知识和形成世界观的关键时期，一般也比较重视线性代数课程的学习。

在线性代数课程资源建设中融入课程思政，可以起到润物细无声作用，从而积极引领学生的价值观塑造。

另一方面，从教师角度看，很多数学教师都有线性代数课程的授课经验，在线性代数课程资源建设过程中方便凝结集体智慧。

经过近些年对线性代数课程思政的探索，河南农业大学线性代数课程组依托线性代数在线开放课程的教材建设和平台建设，明确课程思政背景下的教学目标，挖掘线性代数课程的思政元素，建立融思政元素与教学知识点于一体的课程教材知识体系，修订完善教材和加强线上教学资源建设，极大提升了课程组教师的思政意识与教学能力，也让学生在学习线性代数理论知识、培养问题解决能力的同时提升了思想政治素质。

移动商务专业《常用数据分析方法有那些》

常用数据分析方法有那些文章3/6/28 13:35:06发布者：常用数据分析（关注：554）标签：本文包括：常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析；问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a 信度系数分析、结构方程模型分析structural equations modeling 。

数据分析常用的图表方法：柏拉图排列图、直方图Histogram、散点图scatter diagram、鱼骨图（Ishiawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。

数据分析统计工具：Sinitab、JM又称柱状图、质量分布图。

是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。

一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。

散点图scatter diagram散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。

用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。

鱼骨图（Ishiawa）鱼骨图是一种发现问题“根本原因”的方法，它也可以称之为“因果图”。

其特点是简捷实用，深入直观。

它看上去有些象鱼骨，问题或缺陷（即后果）标在"鱼头"外。

FMEAFMEA是一种可靠性设计的重要方法。

它实际上是FMA（故障模式分析）和FEA（故障影响分析）的组合。

它对各种可能的风险进行评价、分析，以便在现有技术的基础上消除这些风险或将这些风险减小到可接受的水平。

数据分析统计工具：Sinitab：MINITAB功能菜单包括：假设检验（参数检验和非参数检验），回归分析（一元回归和多元回归、线性回归和非线性回归），方差分析（单因子、多因子、一般线性模型等），时间序列分析，图表（散点图、点图、矩阵图、直方图、茎叶图、箱线图、概率图、概率分布图、边际图、矩阵图、单值图、饼图、区间图、atory factor analysis用以测试各构面衡量题项的聚合效度convergent validity与区别效度discriminant validity。