UCINET-实例
基于UCINET的社交网络数据分析与挖掘
基于UCINET的社交网络数据分析与挖掘社交网络已经成为人们日常生活的重要组成部分。
在这个有着数以亿计用户的世界里，通过社交网络展现自己、交友、分享思想和情感成为了互联网时代最受欢迎的方式之一。
对于研究人员、企业和政府机构来说，社交网络也是了解社会、发现市场机会、实现社交营销的重要途径。
而UCINET（Network Analysis Software）作为一款社交网络分析和可视化软件，成为了社交网络数据分析与挖掘的首选工具之一。
本文将从基本概念开始详细介绍UCINET的使用方法与案例分析，以期帮助读者更好地掌握社交网络数据分析与挖掘技巧。
一、UCINET基本概念1.社交网络社交网络是指个体（或组织）之间的相互联系和互动关系，包括人际、组织和社区等不同类型。
在一个社交网络中，个体可以是一个人、一支团队、一家公司、一个组织甚至一个国家。
这些个体之间的交往产生了一些数据，如频率、类型、方向等，我们可以通过这些数据来了解社交网络的结构和性质。
2.社交网络分析社交网络分析是一种社会网络分析方法，借助图论、统计学和计算机科学等相关学科的理论和方法，探究社交网络的结构、动态特性和功能。
常用的分析指标包括节点的度中心性、接近度中心性、介数中心性等，以及社交网络的密度、集聚系数、社区结构、小世界效应等。
3.UCINET软件UCINET（Network Analysis Software）是一款由美国哈佛大学社会网络中心开发的网络分析软件，可用于分析各种类型的社交网络数据。
UCINET具有多种数据导入和可视化功能、多种网络度量和关系派生功能，以及多种建模和模拟功能。
它可以帮助用户发现社交网络的特征、结构和动态，并提供一系列有力的工具来研究社交网络的演化、分析影响因素和预测趋势。
二、UCINET数据导入与可视化UCINET支持多种数据导入和可视化方式，如导入Pajek格式和Excel格式数据、绘制节点连线图和矩阵图等。
社会网络分析方法 ucinet的应用
社会网络分析方法 UCI-Net 的应用引言社会网络分析方法是一种研究人际关系和社会结构的方法，在社会学、心理学、管理学等领域有广泛的应用。
其中，UCI-Net是一款常用的社会网络分析工具，可以帮助研究人员对社会网络进行可视化和分析。
本文将介绍UCI-Net的使用方法和一些常见的应用案例。
UCI-Net 的概述UCI-Net是一款基于UCINet软件开发的网络分析工具，它提供了数据处理、数据可视化、社会网络指标计算等一系列功能。
UCI-Net支持多种数据格式的导入，包括Excel、文本文件、数据库等，用户可以根据自己的数据来源选择合适的导入方式。
UCI-Net 的功能和应用数据处理和可视化UCI-Net提供了丰富的数据处理功能，用户可以对导入的数据进行清洗、转换和整合。
用户可以根据需要选择不同的数据处理方法，如删除重复数据、合并多个数据集等。
此外，UCI-Net还可以通过连接数据库等方式实时获取数据，方便用户进行实时的数据处理和可视化。
UCI-Net还提供了多种数据可视化的方式，用户可以选择不同的图表类型来展示网络关系和特征。
例如，可以使用节点连线图来展示社会网络中的人物关系，通过节点的颜色和大小来表示不同的属性。
用户还可以根据自己的需求自定义图表的样式和布局，使得图表更加清晰和易于理解。
社会网络指标计算UCI-Net提供了一系列社会网络指标的计算功能，用户可以根据自己的研究目的选择合适的指标进行计算。
例如，可以计算网络中的中心性指标，如度中心性、接近中心性和介数中心性等，来衡量节点在网络中的重要性和影响力。
此外，UCI-Net还可以计算网络中的密度、平均路径长度和群聚系数等指标，来分析网络的紧密性和结构特征。
社会网络模型和预测UCI-Net还支持社会网络模型的构建和预测分析。
用户可以使用UCI-Net提供的算法和模型来构建社会网络模型，并通过模型进行网络预测。
例如，可以根据过去的社会网络数据来预测未来的网络关系和行为。
最新ucinet使用说明解析ppt课件
☞凝聚子群分析
具体地说，CONCOR程序开始于一个矩阵，首先计算矩阵的各个行（或者 各个列）之间的相关系数，得到一个相关系数矩阵（C1）。CONCOR算法的特 点是，它把系数矩阵C1作为输入矩阵，继续计算此矩阵的各个行或者各个列之 间的相关系数。即计算第一个系数矩阵C1的各个行（或者各个列）之间的相关 系数。得到的各个“相关系数的相关系数”将构成又系数的相关系数的…矩阵”（刘 军，2009）[22]。
注：计算的时候最好将多值关系数据转换成二值关系数据。 将多值关系数据转换成二值关系数据路径：变换对分
☞网络密度分析
转换成二值数据后的结果：
☞网络密度分析
分析路径：网络凝聚力密度密度
☞网络密度分析
☞网络密度分析
网络密度分析结果显示：
☞生成可视化结构图
利用ucinet加载的Net-Draw程序可以生成经济联系网络的可视化结构图。 路径：可视化Net-Draw Open Ucinet Dataset Network
注：Ucinet处理的Excel数据最多只能有255列。 输入路径：数据输入Excel矩阵
☞UCINET的数据输入和输出
输入结果：
☞UCINET的数据输入和输出
☞UCINET的数据输入和输出
Ucinet输出的方式也有多种：数据语言数据、原始数据、Excel数据和图 形方式。
输出路径：数据输出Excel矩阵
进 入 夏 天 ，少 不了一 个热字 当头， 电扇空 调陆续 登场， 每逢此 时，总 会想起 那 一 把 蒲 扇 。蒲扇 ，是记 忆中的 农村， 夏季经 常用的 一件物 品。 记 忆 中 的故 乡 ， 每 逢 进 入夏天 ，集市 上最常 见的便 是蒲扇 、凉席 ，不论 男女老 少，个 个手持 一 把 ， 忽 闪 忽闪个 不停， 嘴里叨 叨着“ 怎么这 么热” ，于是 三五成 群，聚 在大树 下 ， 或 站 着 ，或随 即坐在 石头上 ，手持 那把扇 子，边 唠嗑边 乘凉。 孩子们 却在周 围 跑 跑 跳 跳 ，热得 满头大 汗，不 时听到 “强子 ，别跑 了，快 来我给 你扇扇 ”。孩 子 们 才 不 听 这一套 ，跑个 没完， 直到累 气喘吁 吁，这 才一跑 一踮地 围过了 ，这时 母 亲总是 ，好似 生气的 样子， 边扇边 训，“ 你看热 的，跑 什么？ ”此时 这把蒲 扇， 是 那 么 凉 快 ，那么 的温馨 幸福， 有母亲 的味道 ！ 蒲 扇 是 中 国传 统工艺 品，在 我 国 已 有 三 千年多 年的历 史。取 材于棕 榈树， 制作简 单，方 便携带 ，且蒲 扇的表 面 光 滑 ， 因 而，古 人常会 在上面 作画。 古有棕 扇、葵 扇、蒲 扇、蕉 扇诸名 ，实即 今 日 的 蒲 扇 ，江浙 称之为 芭蕉扇 。六七 十年代 ，人们 最常用 的就是 这种， 似圆非 圆 ， 轻 巧 又 便宜的 蒲扇。 蒲 扇 流 传 至今， 我的记 忆中， 它跨越 了半个 世纪， 也 走 过 了 我 们的半 个人生 的轨迹 ，携带 着特有 的念想 ，一年 年，一 天天， 流向长
UCINET的用法小结
v1.0可编写可改正★怎么用 ucinet1. 数据输入——只需有的输入 1 就行，输完点 fill就会把空的自动填上02. 《整体网剖析讲义（ UCINET软件适用指南）》刘军第九章2012 年 5 月 16 日礼拜三以前 ucinet不过拿来画，今日打算算中心度了⋯⋯【对于图的中心势，百度了一段：更宏观地看，一个图也拥有必定的中心性质。
为了与点的中心度相差别，称图的中心性质为“中心势”。
图的密度刻画了图的凝集力水平，而图的中心势则描绘了这类凝集力在多大程度上是环绕某个或某些中心而组织起来的。
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余点的中心度之差。
也就是定量议论图中各点中心度散布的不平衡性。
差值越大，则图中各点中心度散布得越不平衡，则表示该图的中心势越大——该网络很可能是环绕最核心点发散睁开的。
相同作归一化办理，将图的中心势定义为实质差值总和/ 最大差值总和。
于是，齐备图的中心势为 0（每个点都有互相联系，无所谓中心不中心），星型或辐射型的网络的中心势靠近 1。
对上述中心势的定义做必定理解，能够发现其核心问题在于找寻图中的最核心点，也就是找寻可能的中心。
一种策略是找寻所谓的“构造中心” ，马上各点的中心度挨次摆列，从高中心度向低中心度过渡时假如存在必定的数值断裂，则能够理解地找到图中的核心部分。
另一种策略是找寻图的“绝对中心” ，近似圆的圆心和球的球心，是图中的单个点。
“绝对中心”其实不一定存在，找寻的方法之一是成立距离矩阵，将每一列的最大值定义为该列对应点的“离心度”，这个观点与前述靠近性有必定相像。
拥有最低离心度的点就是所要找寻的绝对中心（绝对点），所以其实不必定存在。
】下边是算桥的方法：。
UCINET
5、网络分析子菜单（Network）
Network包含一些基本的网络分析技术，如中心性分析、核心-边缘 分析、子群分析等技术，这些命令是社会网络分析的核心。主要有： Cohesion:凝聚性分析，可计算的指标有10多种，如各点之间的距离， 各对点之间的最大流量，各点之间的可达性，路径的书目等。 Regions：计算并发现“成分”，包括强成分和弱成分，双成分和k-Core Subgroups: 子 图 分 析 ， 可 用 来 计 算 各 种 类 型 的 凝 聚 子 群 ， 包 括 派 系 （Cliques）、N-派系、N-宗派（N-Clans）、K- 丛（K-Plexes）、 Lambda集合和指定数目的派系（Factions） Paths：路径分析，分析各个点之间存在的路径。
UCINET Software
UCINET
Part 1 软件简介
Part 2 界面介绍
Part 4
Part 3
实例1
数据处理
Part 5 实例2
PART
软件简介
UCINET—社会网络分析软件
UCINET，全名为University of California at Irvine NETwork.目前最流行的社会网分析软件，该软件包有很强 的矩阵分析功能，如矩阵代数和多元统计分析。它是目前 最流行的，也是最容易上手、最适合新手的社会网络分析 软件。
2、数据操作子菜单（Data）
data子菜单包含一些处理UCINET数据的命令，它对 数据文件进行编辑、输入、输出以及显示分析的结果等。 主要介绍以下几个命令。
（1）数据的输入和输出 Spreadsheets:数据表编辑器，可用它直接输入和编辑 UCINET数据，可以加入新的数据表，进行对称化处理。 Random：创建随机数据。可创建多种多样的数据，例如创 建一个随机的，满足一定概率分布的UCINET数据矩阵。可 以选择的分布包括正态分布（Normal）、二项分布（伯努 利分布）等。Import via spreadsheet:利用spreadsheet输入文 件。可以把Excel类型类型的文件转换为 UCINET数据。
用Ucinet生成网络结构图-只有excel中的原始数据
如何用Ucinet生成网络结构图-只有excel中的原始数据————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：如何用Ucinet生成网络结构图，只有excel中的原始数据？首先，看到我这篇文章的孩纸基本都是为了写本科、研究生毕业论文，希望看完这篇文章能节省你自己摸索的宝贵时间，抓紧时间找到好工作！！其次，因为写了这篇Blog，认识了很多的网友，特别是很多的女网友，我很高兴，虽然懂的不多，但是希望能帮到更多的人，一直想抽时间来修改下这篇日志，苦于工作，今天就把大家问我的常见问题汇总一下1.版本和注册问题大家可以往下从第一幅图中看到我用的Ucinet的版本是6.216，这个版本比较老了，很多网友用的版本都比我新，新版的某些界面有些的不一样，但是我想换汤不换药，基本的思路是一致的，况且版本较多也不可能把每个版本都详细说道。
如果说不想用新版的，我这里提供我使用的软件包，供大家下载使用（点我进百度网盘下载），注册码为5809870284(如果无效，压缩包里面有注册机keygen.exe)，注册方法如下图，最后输入注册码就ok请务必注册，曾经有网友问我为什么导入excel数据的时候有矩阵大小最大为256*256的限制，答案就是你没有注册，不论你用的什么版本，我也不知道没注册还会有那些类似BUG存在。
本不想把注册方法讲的这么详细，可问这个的人太多就更新一下吧2.本贴讲的是一维数据画图即所处理的数据是一个集合内互相之间的关系，如一堆客户之间的关系，一堆文章互相之间的引用等第一步整理excel数据表这里我们需要把你的原始数据处理成标准N*N的矩阵，可以只填写上三角（或者下三角），这样画出的表示有向图，填写为对称矩阵则“表示”无向图，所谓无向图也即是任一连线都带箭头（看到这没学过图论的可能有点晕）。
给大家看个例子，解释一下大家就清楚了，其实很简单：黄色部分是下三角，橙色部分是上三角，绿色部分是标题行，蓝色是对角线解释上图，矩阵的数值，简单的说可以表示张三跟李四借了钱（从左起，三行二列为1），张三后来又把钱还给了李四（从左起，二行三列为1），以此类推如上图表示的是对称矩阵，矩阵里的值可以为0-1（表示有关系或没关系，即借了或没借，若为0也可不填），或者任意实数（表示产生关系的次数或者上面例子中借的金额数），大家应该有举一反三的能力哈第二步导入excel数据保存就是菜单view下面那个磁盘的图标拉，有同学说找不到，我很无语第三步二值化（这一步是可选的）上面说了，矩阵的数值可以是0-1，也可以是任意实数，那么这一步就是要把实数矩阵转成0-1矩阵，也就是把定量问题定性考虑举个例子，张三借给李四多少钱算借钱呢，好吧，10块钱以上算借钱（有同学要吐槽说太抠了吧），那就让ucinet帮你把矩阵里10以上（以上、以下、等于都是可以自己设定的，这里以“以上”为例）的数值都改成1，10以下的数值就无视掉（变0）下图中的10表示表中大于10的都换为1，否则为0，cut-off operator即规则，Greater Than就是大于。
ucinet操作手册
UCINET是一款社会网络分析软件，用于绘制和分析社会网络图，以下是UCINET的基本操作手册：1. 打开UCINET软件双击UCINET图标，即可打开软件。
2. 创建新的网络图在UCINET主界面中，点击“File”菜单，选择“New Graph”创建新的网络图。
3. 添加节点和边在UCINET主界面中，点击“Graph”菜单，选择“Add Nodes and Edges”添加节点和边。
在弹出的窗口中，输入节点和边的属性，如名称、关系等。
4. 添加标签在UCINET主界面中，点击“Graph”菜单，选择“Add Labels”添加标签。
在弹出的窗口中，选择节点或边，输入标签信息。
5. 绘制网络图在UCINET主界面中，点击“Graph”菜单，选择“Draw Graph”绘制网络图。
在弹出的窗口中，选择绘制方式和样式，点击“Draw”按钮即可绘制网络图。
6. 导出网络图在UCINET主界面中，点击“File”菜单，选择“Export Graph”导出网络图。
在弹出的窗口中，选择导出格式和路径，点击“Export”按钮即可导出网络图。
7. 删除节点和边在UCINET主界面中，点击“Graph”菜单，选择“Delete Nodes and Edges”删除节点和边。
在弹出的窗口中，选择要删除的节点和边，点击“Delete”按钮即可删除。
8. 保存网络图在UCINET主界面中，点击“File”菜单，选择“Save Graph”保存网络图。
在弹出的窗口中，选择保存路径和格式，输入网络图名称，点击“Save”按钮即可保存网络图。
以上是UCINET的基本操作手册，如果需要更详细的操作指南，可以参考UCINET的官方文档或在线教程。
Ucinet使用
“数据”——“输入”——“DL（D）”，选中共词矩阵.txt
点击“确定”，弹出下图所示的文本文档，并在输出路径所在地生成.##h和.##d 文件。
二、可视化数据分析
点击可视化—netdraw，然后弹出netdraw界面
Ucinet使用
一、导入数据（两种方法）
1.excel导入
“数据”——“输入”——“Excel矩阵”，将bibexcel处理列内容：
dl n=70 format=edgelist1
labels embedded
data
说明：n=？指矩阵几行几列，即选择了多少个关键词
社会网络分析方法 ucinet的应用
社会网络分析方法 ucinet 的应用简介社会网络分析（Social Network Analysis，简称SNA）是一种研究人与人之间关系的方法，它通过分析网络中的节点和连接来探索社会结构和信息传播。
UCINet是一种常用的社会网络分析工具，具有强大的功能和易用性，被广泛应用于社会科学、管理学、信息科学等领域。
本文将介绍UCINet的应用场景、主要功能和使用方法，帮助读者快速上手使用这一工具进行社会网络分析。
应用场景UCINet可以应用于多个领域的社会网络分析研究，例如：1.社交网络分析：研究人际关系网络、组织内部网络、虚拟社群网络等，分析社会网络结构、中心性指标、团队合作等。
2.信息传播研究：研究信息在网络中的传播路径、传播速度、影响力等，分析关键节点、群体影响力等。
3.知识管理研究：研究知识传播、知识产出与利用、知识创新等，分析知识传递路径、知识转化效率等。
4.组织管理研究：研究组织内部结构、组织变革、决策流程等，分析关键角色、信息流动等。
主要功能UCINet具有丰富的功能，可以帮助用户进行社会网络分析，主要功能包括：1.数据导入：UCINet支持导入多种数据格式，如Excel、CSV、Pajek格式等，使用户可以将已有的数据导入到工具中进行分析。
2.数据可视化：UCINet提供多种可视化方法，如节点图、连线图、矩阵图等，帮助用户直观地展示和理解网络结构和关系。
3.网络度量：UCINet提供多种网络度量方法，如中心性指标、群体聚类、连通性分析等，帮助用户分析网络中的节点和连接的特性。
4.社区检测：UCINet支持社区检测算法，帮助用户发现网络中的子群体和社区结构，进一步了解网络的组织和功能。
5.数据分析：UCINet提供统计分析、图论分析等功能，帮助用户对网络数据进行深入挖掘和分析。
使用方法以下是使用UCINet进行社会网络分析的基本步骤：1.准备数据：将需要分析的数据整理成UCINet支持的格式，如Excel表格或CSV文件。
ucinet操作步骤
安装完之后是这么个东西
点开ucinet这个软件
然后点这个标识，出现的是
然后打开之前做的矩阵的EXCEL表格，把数据复制然后点击EDIT 这个标识，点击PASTE
完成粘贴，点击这个保存，保存类型是什么UCINET4-6那个，然后就形成##h的那个文件了，然后在回到UCINET的最开始的页面，也就是第一个图的页面上，点击
这个标识，进入到下面页面，也就是NETDRAW页面了
然后点FILE 点open—ucinet dataset—network，得到下面页面
点那个…那个标识，然后打开刚才保存的##h得文件，然后ok就得到那个可视化的图了
这是我自己瞎点吧出来的，我也不确定这么整对不对，就是神奇般的出现了可视化的图了，然后我就觉得挺对，分享给你们，你们看看要是不对的话咱在改。
UCINET
1、文件操作子菜单 （File）
Change Default Folder:改变默认文件夹。点击之后就可以 选择经常使用的文件夹作为默认文件夹； Create New Folder ：创造新建文件夹。可以把你经常使用 的数据放在你的新文件夹中，只要打开UCINET，默认的 文件夹就是你新创建的文件夹； Copy UCINET Dataet:复制UCINET数据集。拷贝一个已有 的UCINET数据，再单独起一个文件名； Rename Ucinet Dataset:重命名Ucinet 数据集；
t
（如将全部对角线的值0都改成1） Double:对一个矩阵的各列进行双倍处理。
Rewire：按照某种标准重新处理矩阵，达到某种优化。 Matrix Operatons:矩阵算法，针对矩阵进行各种计算。 Union:图的合并 Time Stack :将在不同时间段得到的同一群行动者之间的关系矩阵 合并在一起. Intersection: :取同一群行动者之间的多个关系矩阵的交集 Incidence: 把一个邻接矩阵转换为一个长方形的点--线指标矩阵 Linegraph:线图。用它来创建一个图。 Multigragh：多图，把一个多值图转换为一系列二值邻接矩阵 Multipex：可以从一个多元关系图中构建一个多丛图。
netminer综合性能最好netminer的界面友好性和易操作性在三个典型sna软件中都是最高这可以有效地帮助新手研究者较为顺利地开展先期的各种测量与分析工作有效缩短新手研究者的适应期
UCINET Software
UCINET
Part 1 软件简介
Part 2 界面介绍
Part 4
Part 3
实例1
用）
PART2
界面介绍
ucinet使用方法
ucinet使用方法UCINET是一款网络分析集成软件，可以用于一维与二维数据分析的NetDraw，以及三维展示分析软件Mage等。
使用UCINET可以读取多种格式的文件，如文本文件、KrackPlot、Pajek、Negopy、VNA等。
以下是UCINET的使用方法：1. 下载UCINET软件。
您可以从官网下载最新版本，或者从软件下载的网页上下载汉化版。
2. 导入Excel数据。
您需要将Excel数据转换为UCINET软件支持的格式，例如.txt或.csv文件。
3. 打开UCINET软件，选择导入的数据文件。
在UCINET软件中，您可以通过菜单栏选择“文件”>“打开”，然后选择要导入的数据文件。
4. 绘制网络图。
在UCINET软件中，您可以通过绘制节点和链接来创建网络图。
您可以使用菜单栏中的“网络”>“绘制网络图”来创建新的网络图。
5. 分析网络数据。
UCINET软件提供了多种网络分析工具，例如中心性分析、社群检测、模块度分析等。
您可以使用这些工具来分析网络数据，并获取有价值的见解。
6. 可视化网络数据。
UCINET软件支持多种可视化效果，例如节点大小、颜色、形状等。
您可以使用这些效果来更好地展示网络数据。
7. 导出网络数据。
您可以将UCINET软件中的网络数据导出为多种格式，例如.csv、.txt、.pdf等。
在菜单栏中选择“文件”>“导出”即可导出数据。
总之，UCINET软件是一个强大的网络分析工具，可以帮助您更好地理解和分析网络数据。
如果您对UCINET的使用有任何疑问，可以参考官方文档或寻求专业人士的帮助。
ucinet里的均方差
ucinet里的均方差在UCINet里的均方差UCINet是一款用于社会网络分析和可视化的软件。
在UCINet中，均方差是一种重要的统计量，用于衡量数据的变异情况。
本文将介绍UCINet中均方差的计算方法以及如何利用该软件进行数据分析。
一、UCINet简介UCINet是由斯蒂芬·波哈特（Steve Borgatti）等人开发的一款用于社会网络分析的软件。
它提供了丰富的分析工具和数据可视化功能，可帮助研究人员深入理解和探索社会网络的结构和模式。
二、均方差的计算方法在UCINet中，均方差是一种常用的统计量，用于衡量数据的离散程度。
均方差越大，说明数据的离散程度越大，反之则说明数据的离散程度较小。
在UCINet中，计算均方差的步骤如下：1. 打开UCINet软件并加载相应的数据文件。
2. 选择“数据”菜单下的“计算”选项。
3. 在弹出的对话框中，选择“统计量”选项，并勾选“均方差”。
4. 点击“确定”开始计算均方差。
三、UCINet中的数据分析除了计算均方差，UCINet还提供了其他数据分析功能，如网络中心性分析、社团检测等。
下面将介绍UCINet中的几个常用数据分析方法。
1. 网络中心性分析网络中心性是评价网络节点重要性的指标之一。
UCINet提供了多种中心性指标的计算方法，如度中心性、接近中心性、中介中心性等。
通过计算中心性指标，可以发现网络中的重要节点和关键个体。
2. 社团检测社团检测是一种寻找网络中子群体的方法。
UCINet中的社团检测算法可以帮助用户发现复杂网络中的社群结构，并分析不同社群之间的关系和特征。
3. 可视化分析UCINet提供了强大的数据可视化功能，用户可以将网络数据以图形的形式展示出来，更加直观地观察网络结构和模式。
通过可视化分析，用户可以深入了解网络的布局和重要节点。
四、实例分析为了更好地理解UCINet中的均方差计算，我们以一个具体的实例进行分析。
假设我们有一个社交网络数据，包含了100个个体之间的连接关系。
Ucinet软件使用
一、绘制社会网络图1.表“农资数据1”中的数据转换成关系矩阵。
（1）从表“农资数据1”中找出要处理的地区的数据，把所需信息（如姓名，文化程度，耕种经验，JB30-1......）单独找出来放在一个表格中。
（2）构建关系矩阵注意交流次数，1代表1~4 ，2代表5~8，3代表9~12，...... （具体内容可参考调研问卷）操作时，1替换成4，2替换成8，3替换成12......2.把关系矩阵导入到Ucinet软件中（1）打开Ucinet软件，点击Spreadsheet（图1中标记的按钮）图1（2）出现下图，把在Excel中处理好的关系矩阵复制到Spreadsheet中，把关系矩阵转换成Ucinet软件能够识别的格式。
如图2所示。
点击保存按钮。
图23.点击NetDraw按钮（图3中标记的按钮），出现图4所示的界面。
图3图44.按如图5 所示点击，即File——>Open——>Ucinet dataset——>Network，出现如图6所示的界面，点击图6中标记的按钮，选择上述2（2）中处理好的Ucinet能够识别的关系矩阵。
点击OK按钮。
图5图65.出现如图7所示的社会网络图。
（可以按图中标记的按钮，调整图形的形状）图76.对于一些散点（如图7中的李翠花，钱德轩......），小网络中的节点（赵国荣，吕国逢......）和未调研节点（可与表格农资数据1中的调研数据进行对比），本研究不进行分析，因此需把他们删掉。
删除有两种方式。
（建议使用第2种方式）（1）直接在Ucinet软件中删除。
把鼠标放在节点上，点击右键，会出现delete按钮，点击delete便可删除。
删掉后可进行保存。
保存方法如图8所示，即依次点击File——>Save Data As——>Vna，出现如图9所示的界面，点击图9中标记的按钮，选择保存位置，以及对文件进行命名。
图8图9（2）在关系矩阵表中删除。
打开步骤1中做好的Excel表格，对照着Ucinet中画出的社会网络图，把散点，未调研节点和小网络中的节点数据删除。
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。
ucinet数据集格式
ucinet数据集格式在ucinet6数据组中有三件重要的事需要记住。
第一，数据是矩阵的集合。
不管你把你的数据理解为图像，关系、超图还是其他的，在ucinet6中，你的数据就是矩阵集合。
这并不是意味着ucinet不能读取不是矩阵格式的数据，而是说在程序系统中，他们都是被看作为矩阵的。
网络分析人员一般把他们的数据理解为图，图就是一系列的节点和一系列连接这些点的线。
图的信息可以用邻接矩阵表示，在邻接矩阵中给定元素X（i,j）的值为1代表节点i和j是连接着的，0代表这两者不是连接着的。
以下是用矩阵代表网络的一个示例：在这个网络中，参与者A和参与者B，D和E有联系，但和C以及他自己没有联系。
参与者B和参与者A,C有联系，参与者C和参与者B,E有联系，参与者D只和A有联系，参与者E和参与者A,C有联系。
有向图是一系列点和连接这些点的圆弧（或者是箭头、有头尾的线）的集合。
他们被用来表示节点间的不必是相互的关系，比如“爱上”或者“是……的老板”。
有向图中的信息可以被记录为单模邻接矩阵（并不必须是对称的），在其中，如果i被连接到j则X(i,j)=1，否则X(i,j)=0.注意X(i,j)可以等于X(j,i)，但这不是必须得。
赋值图可以用一个长方形单模矩阵表示，在其中X(i,j)给出了从i到j的连接的值，可以代表关系的强度，道路的长度，状态转换的可能性，联系的频繁性等。
超图是一系列节点的子集的集合。
子集在概念上就像可能有两个末端的边界/连接。
在超图可以用2模矩阵表示，在其中，假如i在子网j中，则Y(i,j)=1，否则Y(i,j)=0.。
Ucinet中包含的矩阵可以有任何形状或者尺寸，而且并非都代表网络。
比如，以下三个数字集合就都是矩阵。
1.Matrix#1:2.1 3 2 53.1 5 7 24.1 2 7 25.2 4 5 26.9 6 5 17.Matrix#2:8.1 3 8 9 2 3 5 1.79.Matrix#3:10. 3.141511.12.注意第二个矩阵有8列1行。
如何用Ucinet生成网络结构图只有excel中的原始数据
如何用Ucinet生成网络结构图，只有excel中的原始数据？首先，看到我这篇文章的孩纸基本都是为了写本科、研究生毕业论文，希望看完这篇文章能节省你自己摸索的宝贵时间，抓紧时间找到好工作！！其次，因为写了这篇Blog，认识了很多的网友，特别是很多的女网友，我很高兴，虽然懂的不多，但是希望能帮到更多的人，一直想抽时间来修改下这篇日志，苦于工作，今天就把大家问我的常见问题汇总一下1.版本和注册问题大家可以往下从第一幅图中看到我用的Ucinet的版本是6.216，这个版本比较老了，很多网友用的版本都比我新，新版的某些界面有些的不一样，但是我想换汤不换药，基本的思路是一致的，况且版本较多也不可能把每个版本都详细说道。
如果说不想用新版的，我这里提供我使用的软件包，供大家下载使用（点我进百度网盘下载），注册码为5809870284(如果无效，压缩包里面有注册机keygen.exe)，注册方法如下图，最后输入注册码就ok请务必注册，曾经有网友问我为什么导入excel数据的时候有矩阵大小最大为256*256的限制，答案就是你没有注册，不论你用的什么版本，我也不知道没注册还会有那些类似BUG存在。
本不想把注册方法讲的这么详细，可问这个的人太多就更新一下吧2.本贴讲的是一维数据画图即所处理的数据是一个集合内互相之间的关系，如一堆客户之间的关系，一堆文章互相之间的引用等第一步整理excel数据表这里我们需要把你的原始数据处理成标准N*N的矩阵，可以只填写上三角（或者下三角），这样画出的表示有向图，填写为对称矩阵则“表示”无向图，所谓无向图也即是任一连线都带箭头（看到这没学过图论的可能有点晕）。
给大家看个例子，解释一下大家就清楚了，其实很简单：黄色部分是下三角，橙色部分是上三角，绿色部分是标题行，蓝色是对角线解释上图，矩阵的数值，简单的说可以表示张三跟李四借了钱（从左起，三行二列为1），张三后来又把钱还给了李四（从左起，二行三列为1），以此类推如上图表示的是对称矩阵，矩阵里的值可以为0-1（表示有关系或没关系，即借了或没借，若为0也可不填），或者任意实数（表示产生关系的次数或者上面例子中借的金额数），大家应该有举一反三的能力哈第二步导入excel数据保存就是菜单view下面那个磁盘的图标拉，有同学说找不到，我很无语第三步二值化（这一步是可选的）上面说了，矩阵的数值可以是0-1，也可以是任意实数，那么这一步就是要把实数矩阵转成0-1矩阵，也就是把定量问题定性考虑举个例子，张三借给李四多少钱算借钱呢，好吧，10块钱以上算借钱（有同学要吐槽说太抠了吧），那就让ucinet帮你把矩阵里10以上（以上、以下、等于都是可以自己设定的，这里以“以上”为例）的数值都改成1，10以下的数值就无视掉（变0）下图中的10表示表中大于10的都换为1，否则为0，cut-off operator即规则，Greater Than就是大于。
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UCINET-实例
UCINET 案例（（兰州大学管理学院信息管理）
基于社会网络分析的企业员工知识互动策略研究
摘要：本文基于社会网络分析的视角，借住社会网络分析工具UCINET，对某企业员工的知识互动网络结构进行研究，提出通过充分发挥网络中核心人物的组织和引导作用，并采用轮流组长制的管理策略，激发员工的知识共享意识，创建良好的企业氛围，以更好的促进企业的发展。
关键词：社会网络分析，UCINET，员工互动网络结构，管理策略
随着社会信息化的不断发展，知识管理在企业内部受到越来越多的关注和重视，因此员工之间能更好的进行知识互动式企业知识管理的关键，本文通过分析员工在知识互动网络结构中的各种指标，总结出影响其知识互动的因素，并提出相关策略，以更好的进行企业知识管理。
1.理论基础
社会网络分析等一系列研究起源于20世纪30 年代，是在心理学、社会学、人类学以及数学领域中发展而独立出来的一种定量科学研究方法。
所谓社会网络，就是由一组行动者及行动者之间的真实联系构成的纵横交错的社会关系网络，在一个完整的社会关系网络中，可以区分二元关系、三元关系、子群和位置等多种亚结构。
2.案例分析
2.1数据选取
本文通过观察和实验的方法选取了某小型企业11位员工知识互动网络数据，将其转换成社会网络分析中的距离矩阵形式表示为（表1）（注：标准员工
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
1 0 1 1 1
2 1 2 2 2 2 3
2 1 0 1 1 1 1 2 2 2 2 3
3 1 1 0 1 1 1 1 2 2 1 2
4 1 1 1 0 1 1 1 1 1 2 2
5 1 1 1 1 0 1 2 2 2 1 3
6 2 2 2 2 1 0 3 3 1 2 4
7 2 1 2 1 2 1 0 1 2 3 1
8 2 2 2 1 1 2 1 0 1 2 1
9 2 2 2 1 2 1 2 2 0 3 3
10 2 2 1 1 1 2 2 2 2 0 3
11 3 2 3 2 3 2 1 2 3 4 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0
2 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0
3 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0
4 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0
5 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0
6 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
7 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1
8 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1
9 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0
10 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0
11 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
2.2数据录入
调用UCINET 6 for windows—version 6.212软件主界面上的第二行第三个图标(图1)，出现如下对话框（图2）。
图1
点击“File—Open Excel file”，将Excel数据导入（图3）。
图3
数据导入后，在右边选择数据类型，然后点击“File—Save UCINET dataset”，生成“123.##h”格式文件。
2.3数据分析
点击主界面第二行Netdraw图标，得到基本网络图如图（图4）
图4
点击File—Open—Ucinet dataset—Network，打开上述保存的“123.##h”文件，绘制网络图如下（图5）。
图5
下面进行中心度分析，点击主界面上菜单“Network—Centrality—Degree,得到如图所示（图6）。
图6
从图6中可以看出4号员工的出度和入度是所有员工中最高的，说明4号员工与其他员工知识互动频繁；3号、5号、6号入度和出度相同处于互动较活拨的团体；9号、10号、11号入度和出度都比较小，与其他员工互动不明显，
处于边缘状态。
下面进行子群分析点击Network—Subgroups—Cliques，得到如图所示（图7）。
图7
由图中可以看出1、2、3、4、5号员工形成了一个小团体来进行知识互动；
7、8、10、11、4号又形成了另外一个小团体，可见4号在整个员工互动中起到了核心作用。
3.结果与总结
根据本文的研究过程，我们可以看出社会网络分析在描绘组织内部网络结构中的重要性，并且我们可以通过社会网络分析中的相关定量分析找到阻碍组织内部知识交流的障碍，从而提出相对有效的措施。
在上述问题中我们找到了4号在组织内部知识交流中的核心作用，因此充分发挥4号的核心作用，可以提高组织的凝聚力，以便于更好的知识交流，另外，9、10、11号员工与其他员工的交流很少，处于组织交流的边缘地带，因此，领导阶层对这些人员应当采取鼓励等方法，来提高其与组织中其他成员的互动积极性。
参考文献
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