ucinet软件解释对照教学文案
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使用说明解析
☞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”将构成又一个新的系数矩阵C2。然 后继续依次计算，最后得到“相关系数的相关系数的相关系数的…矩阵”（刘 军，2009）[22]。
经过多次迭代计算之后，CONCOR利用树形图（tree-diagram或者 dendrogram）表达各个位置之间的结构对等性程度，并且标记出各个位置拥 有的网络成员。CONCOR的分析对象是相关系数矩阵，它包含的是皮尔逊积距 系数，这种系数用来测量各对行动者之间的相似性。利用CONCOR进行分析时， 在最后的结果中每个区中的行动者最好大于3个。CONCOR法也可以直接分析 多元关系数据以及多值关系矩阵。
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
☞UCINET的数据输入和输出
输出结果显示：
☞UCINET的数据输入和输出
输出结果显示：
☞网络密度分析
UCINET6 主界面
☞UCINET的数据输入和输出
Ucinet 的数据输入方式有多种：初始数据（Raw）、Excel数据和数据语言 数据（Data Language，DL）。
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
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。
ucinet软件解释对照
FILES文件：change default folder改变默认文件夹create new folder创造新文件夹copy Ucinet dataset复制UCINET数据集rename ucinet dataset重命名ucinetdelete ucinet dateset删除ucinetprint setup打印设置text editor文档编辑程序view previous output查看前一个输出launch mage启动magelaunch pajek启动pajetexit退出DATA数据：Spreadsheets:matrix 电子表格：矩阵Random:sociometric/bernoulli/multinomial 随机：计量社会学/伯努利分布/多项分布Import:DL/multiple DL files/VNA/pajek/krackplot/negopy/raw/excel matrix 输入export: DL/multiple DL files/VNA/pajek/krackplot/negopy/raw/excel matrix 输出cssBrowse 浏览Display 显示Describe 描述Extract 解压缩Remove 移动Unpack 解包Join 加入Sort 排序Permute 交换Transpose 调换Match net and attrib datasets 匹配网和属性数据集Match multiple datasets 匹配多重数据集Attribute to matrix 属性到矩阵Affiliations(2-mode to 1-mode) 联系2模到1模Subgraphs from partitions 子图分割Partitions to sets 集合分割Create node sets 创造节点设置Reshape 变形TRANSFORM变换：Block 块Collapse 塌缩Dichotomize 对分Symmetrize 对称Normalize 标准化match marginals 匹配页边recode 再编码reverse 相反diagonal 对角线double 双倍rewire 重新布线matrix operations:within dataset-aggregations/cellwise transformations;between datasets-statistical summaries/boolean combinations矩阵操作：内部数据集-集合/ cellwise变换；中间数据集：统计摘要/布尔结合Union 并运算time stack 时间栈intersection 交集bipartite 双向的incidence 影响linegraph 线图multigraph 多重图multiplex 多元的semigroup 子组TOOLS工具：Consensus analysisCluster analysis:hierarchical/optimization/cluster adequacy簇：分层/优化/聚类功能Scaling/decomposition: 规模/分解metric MDS/non-metric MDS/factor analysis/correspondence/eigenvector&eigenvalus/SVD公制的/非公制的/因子分析/相应性/特征向量&特征值/SVDSimilarities 相似性Dissimilarities&distances: 不同&距离Univariate stats 单变数统计Count combinations 计数组合Frequencies 频率Testing hypotheses：node level-regression/anova/t-test; mixed dyidic-categorical attributes/continuous attributes; QAP-QAP correlation/QAP relation crosstabs/QAP regresstion假设检验：节点层次-回归/方差/T检验；混合二进节点-绝对属性/连续属性；QAP-相关性/联系交叉表/回归Matrix algebra 矩阵代数学Scatterplot 散点图Dendrogram 柱状图Tree diagram 树状图Network: 网络Cohesion凝聚力：Density密度/E-I index EI索引/transitivity 传递性/clustering 聚类系数coefficient 相互作用/reciprocity互惠性/homophyly同质性/krackhardt GID/simmelianp-embedded ties 连带/Distance 距离/Reachability 可达性/No. of geodesics 捷径序号/maximum flow 最大流/point connectivity 点连接/geodesic cube 捷径方阵Regions 区域：components成分/BI components BI成分/k-core K核Subgroups 子组：cliques派系/N-cliques N派系/N-plan N 宗派/K-plex K从/lambda set/factions/f-groupsPaths 路径Ego networks 个体中心网络：ego basicmeasures 个体中心网络密度/structural holes 结构洞/brokerage roles 经手费/egonet homophily /egonet composition-continuous alter attributes 个体中心网络强度和异质性/categorical alter attributes/honest broker indes诚实经纪人索引Contrality 中心度Degree 度/eigenvector 特征向量/alpha centrality 能力/influence 影响/hubs&authorities/colseness 接近性/beach centrality 到达中心度/information 通知/freeman betweenness 自由中间度-node betweenness节点中间度-hierarchical reduction 分节减少-edge betweenness 边缘中间度/proximal betweenness最接近中间度//flow betweenness 流中间度/fragmentation 总体分裂性/contribution centrality 贡献中心度/multiple measures 多重方式Group centrality 组中心度Core/periphery 核/外围catergorical/continuousRoles&positions 角色&位置：Structual结构-profile轮廓/concor/optimization优化；Automorphmic自同构；Exact精确的；Maximal regular最大规则；P1Compare densities 比较密度Compare aggregate proximity matrices 比较合计邻接矩阵Balance counter 平衡计算器2-mode 2模。
ucinet使用说明解析
☞凝聚子群分析 凝聚子群分析路径：网络角色&位置结构CONCOR
凝聚子群分析结果：
☞凝聚子群分析
凝聚子群分析结果：☞凝聚子群分析谢观赏2020/11/26
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☞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”将构成又一个新的系数矩阵C2。然后继续依次计算，最后得到“相关系数的相关系数的相关系 数的…矩阵”（刘军，2009）[22]。
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
· 在UCINET6中全部数据都用矩阵的形式来存储、展示和描述。 ·下载： 1、 可以免费使用两个月。
2、人大经济论坛中文版 ·UCINET6.186（即修改了186次得UCINET6版本）版本无须安装，打开即可使用。
UCINET6 主界面
☞UCINET的数据输入和输出
Ucinet 的数据输入方式有多种：初始数据（Raw）、Excel数据和数据语言数据（Data Language，DL）。
利用ucinet软件中的CONCOR法进行凝聚子群分析。CONCOR是一种迭代相关收敛法（convergent correlation或者convergence of iterated correlation）。它基于如下事实：如果对一个矩阵中的各个行（或 者列）之间的相关系数进行重复计算（当该矩阵包含此前计算的相关系数的时候），最终产生的将是一个仅由1和 -1组成的相关系数矩阵。进一步说我们可以据此把将要计算的一些项目分为两类：相关系数分别为1和-1的两类 （刘军，2009）[22]。
ucinet软件使用简介
☞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”将构成又一个新的系数矩阵C2。然 后继续依次计算，最后得到“相关系数的相关系数的相关系数的…矩阵”（刘 军，2009）[22]。 经过多次迭代计算之后，CONCOR利用树形图（tree-diagram或者 dendrogram）表达各个位置之间的结构对等性程度，并且标记出各个位置拥 有的网络成员。CONCOR的分析对象是相关系数矩阵，它包含的是皮尔逊积距 系数，这种系数用来测量各对行动者之间的相似性。利用CONCOR进行分析时， 在最后的结果中每个区中的行动者最好大于3个。CONCOR法也可以直接分析 多元关系数据以及多值关系矩阵。
☞生成可视化结构图
还可以在此基础上进行中心性的可视化分析，路径：Analysis Centrality 还还 Measures
☞生成可视化结构图
针对中间中心度分析的结果如下：
☞网络中心性分析
中心性(centrality)是度量整个网络中心化程度的重要指标，在城市群网络中， 处于中心位置的城市更易获得资源和信息，拥有更大的权力和对其他城市更强的影 响力。网络中心性又可以分为点度中心度、接近中心度和中间中心度三个指标。 节点中心度分析路径：网络中心度度
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静思笃行 持中秉正
目录
UCINET的运行环境 UCINET的数据输入和输出 网络密度分析 网络中心性分析
凝聚子群分析
ucinet软件快速入门上手网络分析软件
本指南提供了一种快速介绍UCINET勺使用说明假定软件已经和数据安装在C:\Program Files\Analytic Technologies\Ucinet 6\DataFiles 勺文件夹中，被留作为默认目录。
这个子菜单按钮涉及到UCINET所有程序,它们被分为文件,数据、转换、工具、网络、视图、选择和帮助。
值得注意勺是, 这个按钮勺下方，都是在子菜单中勺这些调用程序勺快捷键。
在底部出现的默认目录是用于UCINET攵集任何数据和存储任何文件（除非另外说明），目录可以通过点击向右这个按钮被修改。
运行的一种程序为了运行UCINET程序,我们通常需要指定一个UCINET数据集,给出一些参数。
在可能的情况下，UCINET选用一些默认参数，用户可以修改（如果需要）。
注意UCINET伴随着大量的标准数据集，而这些将会放置在默认值目录。
当一个程序被运行，有一些文本输出, 它们会出现在屏幕上，而且通常UCINET的数据文件包含数据结果，这些结果又将会被储存在默认目录中。
我们将运行度的权重的程序来计算在一个称为TARO的标准UCINET数据集的全体参与者的权重。
首先我们强调网络＞权重＞度, 再点击如果你点击了帮助按钮，,一个帮助界面就会在屏幕上打开，看起来像这样。
帮助文件给出了一个程序的详细介绍, 会解释参数并描述在记录文件和屏幕上显示出来的输出信息。
关闭帮助文件,或者通过点击pickfile 按钮或者输入名称选择TARO分析数据，如下。
现在点击OK运行程序验证。
这是一个文本文件给出的程序结果。
注意你可以向下滚动看到更多的文件这个文件可以保存或复制、粘贴到一个word处理包中。
当UCINET被关闭时，这个文件将会被删除。
关闭此文件。
注意,当这个程序运行时,我们也创建了一个名为FreemanDegree的新的UCINET文档。
我们可以使用Display /dataset按钮查看新的UCINET文件。
这是D按钮,只出现在下面的工具子菜单里（见第一个图）。
Ucinet软件快速入门上手-网络分析软件
本指南提供了一种快速介绍UCINET的使用说明。
假定软件已经和数据安装在C:\Program Files\Analytic Technologies\Ucinet 6\DataFiles的文件夹中，被留作为默认目录。
这个子菜单按钮涉及到UCINET所有程序,它们被分为文件,数据、转换、工具、网络、视图、选择和帮助。
值得注意的是,这个按钮的下方，都是在子菜单中的这些调用程序的快捷键。
在底部出现的默认目录是用于UCINET收集任何数据和存储任何文件(除非另外说明)，目录可以通过点击向右这个按钮被修改。
运行的一种程序为了运行UCINET程序,我们通常需要指定一个UCINET数据集,给出一些参数。
在可能的情况下，UCINET选用一些默认参数，用户可以修改(如果需要)。
注意UCINET伴随着大量的标准数据集，而这些将会放置在默认值目录。
当一个程序被运行，有一些文本输出,它们会出现在屏幕上,而且通常UCINET的数据文件包含数据结果,这些结果又将会被储存在默认目录中。
我们将运行度的权重的程序来计算在一个称为TARO的标准UCINET数据集的全体参与者的权重。
首先我们强调网络>权重>度,再点击如果你点击了帮助按钮，,一个帮助界面就会在屏幕上打开，看起来像这样。
帮助文件给出了一个程序的详细介绍,会解释参数并描述在记录文件和屏幕上显示出来的输出信息。
关闭帮助文件,或者通过点击pickfile按钮或者输入名称选择TARO分析数据，如下。
现在点击OK运行程序验证。
这是一个文本文件给出的程序结果。
注意你可以向下滚动看到更多的文件。
这个文件可以保存或复制、粘贴到一个word处理包中。
当UCINET被关闭时，这个文件将会被删除。
关闭此文件。
注意,当这个程序运行时,我们也创建了一个名为FreemanDegree的新的UCINET文档。
我们可以使用Display /dataset按钮查看新的UCINET文件。
这是D按钮,只出现在下面的工具子菜单里(见第一个图)。
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软件快速入门上手-网络分析软件
本指南提供了一种快速介绍UCINET得使用说明。
假定软件已经与数据安装在C:\Program Files\Analytic Technologies\Ucinet 6\DataFiles得文件夹中,被留作为默认目录。
这个子菜单按钮涉及到UCINET所有程序,它们被分为文件,数据、转换、工具、网络、视图、选择与帮助。
值得注意得就是,这个按钮得下方,都就是在子菜单中得这些调用程序得快捷键。
在底部出现得默认目录就是用于UCINET收集任何数据与存储任何文件(除非另外说明),目录可以通过点击向右这个按钮被修改。
运行得一种程序为了运行UCINET程序,我们通常需要指定一个UCINET数据集,给出一些参数。
在可能得情况下,UCINET选用一些默认参数,用户可以修改(如果需要)。
注意UCINET伴随着大量得标准数据集,而这些将会放置在默认值目录。
当一个程序被运行,有一些文本输出,它们会出现在屏幕上,而且通常UCINET得数据文件包含数据结果,这些结果又将会被储存在默认目录中。
我们将运行度得权重得程序来计算在一个称为TARO得标准UCINET数据集得全体参与者得权重。
首先我们强调网络>权重>度,再点击如果您点击了帮助按钮,,一个帮助界面就会在屏幕上打开,瞧起来像这样。
帮助文件给出了一个程序得详细介绍,会解释参数并描述在记录文件与屏幕上显示出来得输出信息。
关闭帮助文件,或者通过点击pickfile按钮或者输入名称选择TARO分析数据,如下。
现在点击OK运行程序验证。
这就是一个文本文件给出得程序结果。
注意您可以向下滚动瞧到更多得文件。
这个文件可以保存或复制、粘贴到一个word处理包中。
当UCINET被关闭时,这个文件将会被删除。
关闭此文件。
注意,当这个程序运行时,我们也创建了一个名为FreemanDegree得新得UCINET文档。
我们可以使用Display /dataset按钮查瞧新得UCINET文件。
ucinet软件解释对照
FILES文件：change default folder改变默认文件夹create new folder创造新文件夹copy Ucinet dataset复制UCINET数据集rename ucinet dataset重命名ucinetdelete ucinet dateset删除ucinetprint setup打印设置text editor文档编辑程序view previous output查看前一个输出launch mage启动magelaunch pajek启动pajetexit退出DA TA数据：Spreadsheets:matrix 电子表格：矩阵Random:sociometric/bernoulli/multinomial 随机：计量社会学/伯努利分布/多项分布Import:DL/multiple DL matrix 输入export: DL/multiple DL matrix 输出cssBrowse 浏览Display 显示Describe 描述Extract 解压缩Remove 移动Unpack 解包Join 加入Sort 排序Permute 交换Transpose 调换Match net and attrib datasets 匹配网和属性数据集Match multiple datasets 匹配多重数据集Attribute to matrix 属性到矩阵Affiliations(2-mode to 1-mode) 联系2模到1模Subgraphs from partitions 子图分割Partitions to sets 集合分割Create node sets 创造节点设置Reshape 变形TRANSFORM变换：Block 块Collapse 塌缩Dichotomize 对分Symmetrize 对称Normalize 标准化match marginals 匹配页边recode 再编码reverse 相反diagonal 对角线double 双倍rewire 重新布线matrix operations:within dataset-aggregations/cellwise transformations;between datasets-statistical summaries/boolean combinations矩阵操作：内部数据集-集合/ cellwise变换；中间数据集：统计摘要/布尔结合Union 并运算time stack 时间栈intersection 交集bipartite 双向的incidence 影响linegraph 线图multigraph 多重图multiplex 多元的semigroup 子组TOOLS工具：Consensus analysisCluster analysis:hierarchical/optimization/cluster adequacy簇：分层/优化/聚类功能Scaling/decomposition: 规模/分解metric MDS/non-metric MDS/factor analysis/correspondence/eigenvector&eigenvalus/SVD公制的/非公制的/因子分析/相应性/特征向量&特征值/SVDSimilarities 相似性Dissimilarities&distances: 不同&距离Univariate stats 单变数统计Count combinations 计数组合Frequencies 频率Testing hypotheses：node level-regression/anova/t-test; mixed dyidic-categorical attributes/continuous attributes; QAP-QAP correlation/QAP relation crosstabs/QAP regresstion假设检验：节点层次-回归/方差/T检验；混合二进节点-绝对属性/连续属性；QAP-相关性/联系交叉表/回归Matrix algebra 矩阵代数学Scatterplot 散点图Dendrogram 柱状图Tree diagram 树状图Network: 网络Cohesion凝聚力：Density密度/E-I index EI索引/transitivity 传递性/clustering 聚类系数coefficient 相互作用/reciprocity互惠性/homophyly同质性/krackhardt GID/simmelianp-embedded ties 连带/Distance 距离/Reachability 可达性/No. of geodesics 捷径序号/maximum flow 最大流/point connectivity 点连接/geodesic cube 捷径方阵Regions 区域：components成分/BI components BI成分/k-core K核Subgroups 子组：cliques派系/N-cliques N派系/N-plan N 宗派/K-plex K从/lambda set/factions/f-groupsPaths 路径Ego networks 个体中心网络：ego basicmeasures 个体中心网络密度/structural holes 结构洞/brokerage roles 经手费/egonet homophily /egonet composition-continuous alter attributes 个体中心网络强度和异质性/categorical alter attributes/honest broker indes诚实经纪人索引Contrality 中心度Degree 度/eigenvector 特征向量/alpha centrality 能力/influence 影响/hubs&authorities/colseness 接近性/beach centrality 到达中心度/information 通知/freeman betweenness 自由中间度-node betweenness节点中间度-hierarchical reduction 分节减少-edge betweenness 边缘中间度/proximal betweenness最接近中间度//flow betweenness 流中间度/fragmentation 总体分裂性/contribution centrality 贡献中心度/multiple measures 多重方式Group centrality 组中心度Core/periphery 核/外围catergorical/continuousRoles&positions 角色&位置：Structual结构-profile轮廓/concor/optimization优化；Automorphmic自同构；Exact精确的；Maximal regular最大规则；P1Compare densities 比较密度Compare aggregate proximity matrices 比较合计邻接矩阵Balance counter 平衡计算器2-mode 2模。
ucinet软件解释对照word版本
FILES文件：change default folder改变默认文件夹create new folder创造新文件夹copy Ucinet dataset复制UCINET数据集rename ucinet dataset重命名ucinetdelete ucinet dateset删除ucinetprint setup打印设置text editor文档编辑程序view previous output查看前一个输出launch mage启动magelaunch pajek启动pajetexit退出DA TA数据：Spreadsheets:matrix 电子表格：矩阵Random:sociometric/bernoulli/multinomial 随机：计量社会学/伯努利分布/多项分布Import:DL/multiple DL files/VNA/pajek/krackplot/negopy/raw/excel matrix 输入export: DL/multiple DL files/VNA/pajek/krackplot/negopy/raw/excel matrix 输出cssBrowse 浏览Display 显示Describe 描述Extract 解压缩Remove 移动Unpack 解包Join 加入Sort 排序Permute 交换Transpose 调换Match net and attrib datasets 匹配网和属性数据集Match multiple datasets 匹配多重数据集Attribute to matrix 属性到矩阵Affiliations(2-mode to 1-mode) 联系2模到1模Subgraphs from partitions 子图分割Partitions to sets 集合分割Create node sets 创造节点设置Reshape 变形TRANSFORM变换：Block 块Collapse 塌缩Dichotomize 对分Symmetrize 对称Normalize 标准化match marginals 匹配页边recode 再编码reverse 相反diagonal 对角线double 双倍rewire 重新布线matrix operations:within dataset-aggregations/cellwise transformations;between datasets-statistical summaries/boolean combinations矩阵操作：内部数据集-集合/ cellwise变换；中间数据集：统计摘要/布尔结合Union 并运算time stack 时间栈intersection 交集bipartite 双向的incidence 影响linegraph 线图multigraph 多重图multiplex 多元的semigroup 子组TOOLS工具：Consensus analysisCluster analysis:hierarchical/optimization/cluster adequacy簇：分层/优化/聚类功能Scaling/decomposition: 规模/分解metric MDS/non-metric MDS/factor analysis/correspondence/eigenvector&eigenvalus/SVD公制的/非公制的/因子分析/相应性/特征向量&特征值/SVDSimilarities 相似性Dissimilarities&distances: 不同&距离Univariate stats 单变数统计Count combinations 计数组合Frequencies 频率Testing hypotheses：node level-regression/anova/t-test; mixed dyidic-categorical attributes/continuous attributes; QAP-QAP correlation/QAP relation crosstabs/QAP regresstion假设检验：节点层次-回归/方差/T检验；混合二进节点-绝对属性/连续属性；QAP-相关性/联系交叉表/回归Matrix algebra 矩阵代数学Scatterplot 散点图Dendrogram 柱状图Tree diagram 树状图Network: 网络Cohesion凝聚力：Density密度/E-I index EI索引/transitivity 传递性/clustering 聚类系数coefficient 相互作用/reciprocity互惠性/homophyly同质性/krackhardt GID/simmelianp-embedded ties 连带/Distance 距离/Reachability 可达性/No. of geodesics 捷径序号/maximum flow 最大流/point connectivity 点连接/geodesic cube 捷径方阵Regions 区域：components成分/BI components BI成分/k-core K核Subgroups 子组：cliques派系/N-cliques N派系/N-plan N 宗派/K-plex K从/lambda set/factions/f-groupsPaths 路径Ego networks 个体中心网络：ego basicmeasures 个体中心网络密度/structural holes 结构洞/brokerage roles 经手费/egonet homophily /egonet composition-continuous alter attributes 个体中心网络强度和异质性/categorical alter attributes/honest broker indes诚实经纪人索引Contrality 中心度Degree 度/eigenvector 特征向量/alpha centrality 能力/influence 影响/hubs&authorities/colseness 接近性/beach centrality 到达中心度/information 通知/freeman betweenness 自由中间度-node betweenness节点中间度-hierarchical reduction 分节减少-edge betweenness 边缘中间度/proximal betweenness最接近中间度//flow betweenness 流中间度/fragmentation 总体分裂性/contribution centrality 贡献中心度/multiple measures 多重方式Group centrality 组中心度Core/periphery 核/外围catergorical/continuousRoles&positions 角色&位置：Structual结构-profile轮廓/concor/optimization优化；Automorphmic自同构；Exact精确的；Maximal regular最大规则；P1Compare densities 比较密度Compare aggregate proximity matrices 比较合计邻接矩阵Balance counter 平衡计算器2-mode 2模。
ucinet使用说明解析
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
☞生成可视化结构图
还还 M还e可a以su在re此s 基础上进行中心性的可视化分析，路径：Analysis Centrality
☞生成可视化结构图
针对中间中心度分析的结果如下：
☞网络中心性分析
中心性(centrality)是度量整个网络中心化程度的重要指标，在城市群网络中， 处于中心位置的城市更易获得资源和信息，拥有更大的权力和对其他城市更强的影 响力。网络中心性又可以分为点度中心度、接近中心度和中间中心度三个指标。
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郭彩云 原创
静思笃行 持中秉正
目录
UCINET的运行环境 UCINET的数据输入和输出 网络密度分析 网络中心性分析 凝聚子群分析
☞1、UCINET的运行环境
·UCINET（University of California at Irvine NETwork） 是一种功能强大的社会网络分析软件，他最初由加州大学尔湾 分校社会网研究的权威学者Linton Freeman 编写。
UCINET6 主界面
☞UCINET的数据输入和输出
Ucinet 的数据输入方式有多种：初始数据（Raw）、Excel数据和数据语言 数据（Data Language，DL）。
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
ucinet 长方形矩阵 中心度-解释说明
ucinet 长方形矩阵中心度-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分是对整篇文章的引言，主要目的是概括文章的主题和内容，并简要介绍相关背景信息。
在文章"ucinet 长方形矩阵中心度" 的概述部分，可以按照以下方式进行编写：概述在复杂网络分析中，中心度是评估节点在网络连接中的重要程度的一种指标。
近年来，随着社交网络和信息交流的普及，复杂网络研究越来越受到学术界的重视。
而UCINET作为一种常用的网络分析工具，为研究人员提供了丰富的分析手段和功能。
本文将结合UCINET的应用，探讨在长方形矩阵中的中心度概念与计算方法。
在网络研究中，长方形矩阵是一种常见的数据表示形式，它能够清晰地展示节点之间的链接关系。
通过对长方形矩阵的中心度计算，可以更好地理解节点在网络中的位置和作用。
本文将首先介绍UCINET这一网络分析工具的基本概念及其应用领域。
接着，将详细讨论长方形矩阵的定义和特征，以及如何通过UCINET计算节点的不同中心度指标。
最后，将通过研究结果总结和对UCINET中心度的应用展望，为读者提供有关中心度分析的深入认识和潜在应用方向。
本文旨在为研究人员和学者提供关于UCINET中心度分析的基础知识和实践方法。
希望通过本文的阐述，读者能够更好地理解和应用UCINET 工具进行复杂网络分析，为相关领域的研究和决策提供有价值的参考。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以参考以下示例：2. 正文2.1 UCINET介绍2.2 长方形矩阵长方形矩阵是UCINET中的一种常见数据结构，用于表示和分析复杂网络中的节点和边的关系。
在长方形矩阵中，每行代表一个节点，每列代表一个节点之间的连接关系或属性。
通过对长方形矩阵进行分析，我们可以研究网络的结构、节点的相互作用以及节点的重要性程度。
2.2.1 矩阵的基本概念在长方形矩阵中，每个元素表示两个节点之间的连接强度或属性值。
通常情况下，矩阵的行和列都对应网络中的不同节点，通过对矩阵进行运算和分析，可以得到节点之间的关系和属性的特征。
《语文试题编制原理与技术》ucinet软件解释对照.docx
FILES文件：change default folder改变默认文件夹create new folder创造新文件夹copy Ucinet dataset 复制UCINET 数据集rename ucinet dataset 重命名ucinetdelete ucinet dateset 删除ucinetprint setup打印设置text editor文档编辑程序view previous output 查看前一个输出launch mage 启动magelaunch pajek 启动pa jetexit退出DATA数据：Spreadsheets:matrix 电子表格：矩阵Random:sociometric/bernoulli/multinomial随机：计量社会学/伯努利分布/多项分布Import:DL/multiple DL files/VNA/pajek/krackplot/negopy/raw/excel matrix 输入export: DL/multiple DL files/VNA/pajek/krackplot/negopy/raw/excel matrix 输出Browse浏览Display 显示Describe 描述Extract解压缩Remove移动Unpack解包Join加入Sort排序Permute 交换Transpose 调换Match net and attrib datasets匹配网和属性数据集Match multiple datasets匹配多重数据集Attribute to matrix 属性到矩阵Affiliations(2-mode to 1-mode)联系2 模到1 模Subgraphs from partitions 子图分害ijPartitions to sets 集合分割Create node sets创造节点设置Reshape 变形TRANSFORM 变换：Block 块Collapse 塌缩Dichotomize 对分Symmetrize 对禾尔Normalize标准化match marginals 匹配页边recode再编码reverse 相反diagonal对角线double双倍rewire重新布线matrix operations:within dataset-aggregations/cellwise transformations;between datasets-statistical summaries/boolean combinations矩阵操作：内部数据集■集合/cellwise变换；中间数据集：统计摘要/布尔结合Union并运算time stack时间栈intersection 交集bipartite双向的incidence 影响linegraph 线图multigraph 多重图multiplex多元的semigroup 了组TOOLS工具：Consensus analysisCluster analysis:hierarchical/optimization/cluster adequacy 簇：分层/优化/聚类功能Scaling/decomposition:规模/分解metric MDS/noetric MDS/factor analysis/correspondence/eigenvector&eigenvalus/SVD 公制的/非公制的/因子分析/相应性/特征向量&特征值/SVDSimilarities 相似性Dissimilarities&distances:不同&距离Univariate stats单变数统计Count combinations 计数组合Frequencies 频率Testing hypotheses : node level-regression/anova/t-test; mixed dyidic-categoricalattributes/continuous attributes; QAP-QAP correlation/QAP relation crosstabs/QAP regresstion 假设检验：节点层次•回归/方差/T检验；混合二进节点■绝对属性/连续属性；QAP-ffl关性/ 联系交叉表/冋归Matrix algebra矩阵代数学Scatterplot 散点图Dendrogram 柱状图Tree diagram 树状图Network:网络Cohesion凝聚力：Density 密度/E・I index EI 索引/transitivity 传递性/clustering 聚类系数coefficient 相互作用/reciprocity 互惠性/homophyly 同质性/krackhardt GID/simmelianp-embedded ties 连带/Distance 距离/Reachability 可达性/No. of geodesics 捷径序号/maximum flow 最大流/point connectivity 点连接/geodesic cube 捷径方阵Regions 区域: components 成分/BI components BI 成分/k-core K 核Subgroups 子组：cliques 派系/N-cliques N 派系/N-plan N 宗派/K-plex K 从lambda set/factions/f-groupsPaths路径Ego networks个体中心网络：ego basicmeasures个体中心网络密度/structural holes 结构洞/brokerage roles 经手费/egonet homophily /egonet composition-continuous alter attributes 个体中心网络强度和异质性/categorical alter attributes/honest broker indes 诚实经纪人索弓IContrality 中心度Degree 度/eigenvector 特征向量/alpha centrality 能丿J /influence 影响/hubs&authorities/colseness 接近性/beach centrality到达中心度information 通矢口/freeman betweenness 自由中间度-node betweenness 节点中间度-hierarchical reduction 分节减少-edge betweenness 边缘屮间度/proximal betweenness 最接近屮间度//flow betweenness 流中间度/fragmentation 总体分裂性/contribution centrality 贡献中心度/multiple measures 多重方式Group centrality 组中心度Core/periphery 核/夕卜围catergorical/continuousRoles&positions 角色& 位置：Structual 结构-profile 轮廓/concor/optimization 优化；Automorphmic 自同构；Exact 精确的；Maximal regular 最大规则；P1Compare densities 比较密度Compare aggregate proximity matrices 比较合计邻接矩阵Balance counter平衡计算器2-mode 2模。
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launch pajek启动pajet
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Spreadsheets:matrix 电子表格：矩阵
Random:sociometric/bernoulli/multinomial 随机：计量社会学/伯努利分布/多项分布Import:DL/multiple DL files/VNA/pajek/krackplot/negopy/raw/excel matrix 输入export: DL/multiple DL files/VNA/pajek/krackplot/negopy/raw/excel matrix 输出
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Match multiple datasets 匹配多重数据集
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Subgraphs from partitions 子图分割
Partitions to sets 集合分割
Create node sets 创造节点设置
Reshape 变形
TRANSFORM变换：
Block 块
Collapse 塌缩
Dichotomize 对分
Symmetrize 对称
Normalize 标准化
match marginals 匹配页边
recode 再编码
reverse 相反
diagonal 对角线
double 双倍
rewire 重新布线
matrix operations:within dataset-aggregations/cellwise transformations;between datasets-statistical summaries/boolean combinations
矩阵操作：内部数据集-集合/ cellwise变换；中间数据集：统计摘要/布尔结合
Union 并运算
time stack 时间栈
intersection 交集
bipartite 双向的
incidence 影响
linegraph 线图
multigraph 多重图
multiplex 多元的
semigroup 子组
TOOLS工具：
Consensus analysis
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Scaling/decomposition: 规模/分解
metric MDS/non-metric MDS/factor analysis/correspondence/eigenvector&eigenvalus/SVD
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Dissimilarities&distances: 不同&距离
Univariate stats 单变数统计
Count combinations 计数组合
Frequencies 频率
Testing hypotheses：node level-regression/anova/t-test; mixed dyidic-categorical attributes/continuous attributes; QAP-QAP correlation/QAP relation crosstabs/QAP regresstion
假设检验：节点层次-回归/方差/T检验；混合二进节点-绝对属性/连续属性；QAP-相关性/联系交叉表/回归
Matrix algebra 矩阵代数学
Scatterplot 散点图
Dendrogram 柱状图
Tree diagram 树状图
Network: 网络
Cohesion凝聚力：
Density密度/E-I index EI索引/transitivity 传递性/clustering 聚类系数coefficient 相互作用/reciprocity互惠性/homophyly同质性/krackhardt GID/simmelianp-embedded ties 连带/Distance 距离/Reachability 可达性/No. of geodesics 捷径序号/maximum flow 最大流/point connectivity 点连接/geodesic cube 捷径方阵
Regions 区域：components成分/BI components BI成分/k-core K核
Subgroups 子组：cliques派系/N-cliques N派系/N-plan N 宗派/K-plex K从/lambda set/factions/f-groups
Paths 路径
Ego networks 个体中心网络：ego basicmeasures 个体中心网络密度/structural holes 结构洞/brokerage roles 经手费/egonet homophily /egonet composition-continuous alter attributes 个体中心网络强度和异质性/categorical alter attributes/honest broker indes诚实经纪人索引
Contrality 中心度
Degree 度/eigenvector 特征向量/alpha centrality 能力/influence 影响/hubs&authorities/colseness 接近性/beach centrality 到达中心度/information 通知/freeman betweenness 自由中间度-node betweenness节点中间度-hierarchical reduction 分节减少-edge betweenness 边缘中间度/proximal betweenness最接近中间度//flow betweenness 流中间度/fragmentation 总体分裂性/contribution centrality 贡献中心度/multiple measures 多重方式
Group centrality 组中心度
Core/periphery 核/外围catergorical/continuous
Roles&positions 角色&位置：Structual结构-profile轮廓/concor/optimization优化；Automorphmic自同构；Exact精确的；Maximal regular最大规则；
P1
Compare densities 比较密度
Compare aggregate proximity matrices 比较合计邻接矩阵
Balance counter 平衡计算器
2-mode 2模。