基于R语言的社会网络分析

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王贺—网络舆情监测-基于R语言的网络文本挖掘与数据可视化

网络舆情监测
第六届中国R语言会议（北京会场）
R 基于
语言的网络文本挖掘与数据可视化
中国人民大学统计学院王贺
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install.packages("tm")
> doc <- c("Line one.", "Line two.") > Corpus(VectorSource(doc))
> Corpus(VectorSource("doc.txt"))
> Corpus(DirSource("c:/users/…")) # W> Cinodropwus(DirSource("/Volumes/HD/…")) # Mac
——刘思喆 2012/3/16
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谢谢！
中国人民大学统计学院 2010级本科王贺新浪微博：@王贺_RUC 电子邮箱： wang_12010305@
• I can see at least three problems here, not necessarily mutually exclusive:

R语言数据挖掘(第2版)课件：R的网络分析初步

《R语言数据挖掘(第2版)》
网络的定义表示及构建
网络分析的基础是网络的定义及表示，通常有两种相互联系的表示方式：图论表示方式、矩阵表示方式
图论表示方式：从图论角度看，网络由多个节点和节点间的连接（也称边）组成，是一种广义的图
网络可记为G=(N,E) 。网络G中沿着连接在不同节点间的移动，称为游走
相关R函数：
shortest.paths(graph=网络类对象名, v=起始节点对象, to=终止节点对象,mode=方向类型)
diameter(graph=网络类对象名 ,directed=TRUE/FALSE,unconnected=TRUE/FALSE)
《R语言数据挖掘(第2版)》
节点“中心”作用的测度
《R语言数据挖掘(第2版)》
R的网络可视化
网络可视化的核心是以怎样的外观轮廓展示网络，尤其对较为庞大的网络更为如此
合理安排网络外观轮廓的算法
最小分割法：目的是最小化连接间的交叉数最小空间法：基于几何意义上的空间距离，令空间距离较
近的节点摆放在相邻的位置上谱分解法：依据节点的特征向量中心度安排节点的位置树形/层次法：根据节点间的连接将节点安排成树形形状，
edge.betweenness(graph=网络类对象名)，可计算连接的中间中心度
《R语言数据挖掘(第2版)》
节点重要性的其他方面
结构洞
一个系统（网络）中，若某个成员（节点）退出系统，使得局部系统中的其他成员（节点）间不再有任何联系（连接）。从结构上看就像局部网络中出现了一个关系断裂的 “洞穴”，该成员称为一个结构洞
在网络G中，若一对节点被两个以上的连接相连，则称网络G存在多边
若网络G存在环或者多边，则称网络G为多重图。否则为简单图。网络的分析中，通常需将多重图简化为简单图后再研究

基于R语言主成分分析的社会网络分析及其应用探索

基于R语言主成分分析的社会网络分析及其应用探索社会网络分析是一种通过研究人际关系和组织结构来揭示社会系统中的模式和动态的方法。

主成分分析是一种常用的多变量分析方法，可以用于社会网络数据的降维和模式识别。

本文将探讨基于R语言的主成分分析在社会网络分析中的应用，包括数据准备、分析方法、实际案例和结果解释等方面。

首先，我们需要准备社会网络数据。

社会网络数据通常是一个二维矩阵，其中的行和列代表个体或节点，而矩阵中的值代表个体之间的连接或关系强度。

在R语言中，可以使用“igraph”或“network”等包来处理和分析社会网络数据。

接下来，我们可以使用主成分分析来对社会网络数据进行降维。

主成分分析是一种将多个相关变量转化为少数不相关线性组合的方法，可以帮助我们识别和理解社会网络中的模式和结构。

在R语言中，可以使用“psych”或“FactoMineR”等包来进行主成分分析。

主成分分析的结果通常包括特征值、特征向量和主成分得分等。

特征值代表主成分的解释方差，特征向量则代表主成分的线性组合权重。

通过解释特征向量，我们可以了解主成分对原始数据的贡献和意义。

主成分得分则代表了每个个体在主成分上的位置。

一旦我们完成了主成分分析，就可以进行社会网络分析的应用探索了。

例如，我们可以通过可视化主成分得分来揭示社会网络的子群体或群聚结构。

可以使用R 语言中的“ggplot2”或“networkD3”等包来可视化网络结构。

此外，我们还可以使用主成分得分来构建预测模型，帮助我们预测个体在社会网络中的位置或行为。

除了可视化和预测，主成分分析还可以帮助我们识别和理解社会网络中的重要节点或关键个体。

例如，我们可以通过解释主成分的特征向量，来了解哪些个体或节点对于整个网络的结构和稳定性起着重要作用。

这对于社会网络中的影响力分析和社会网络干预都具有重要意义。

在实际应用中，我们可以将主成分分析应用于各种社会网络场景中。

例如，我们可以使用主成分分析来研究在线社交网络中的用户行为和关系；我们可以使用主成分分析来分析组织内部的人际关系和信息传播；我们还可以使用主成分分析来研究政府间的网络合作和决策过程等。

社会网络分析方法+R实战(自学笔记2)

社会网络分析方法+R实战(自学笔记2)每个网络可视化的基础是关于关系的数据。

这些关系可以观察或模拟(即假设)。

在分析一组关系时，我们通常会使用两种不同的数据结构之一: 边表或邻接矩阵。

1.边表表示图的一个简单方法是列出边，我们称之为边列表。

对于每条边，我们只列出对应于这条边的对象。

所以边列表是两列的矩阵，直接告诉计算机每个边绑定了哪些参与者。

在有向图中，A列中的参与者是边的来源，B列中的参与者接收关系。

在无向图中，顺序并不重要。

在R中，我们可以使用vector和data.frames创建一个例子边列表。

我用向量指定边缘列表的每一列，然后将它们赋值为data.frame的列。

我们可以用它来形象化边缘列表应该是什么样子。

#install.packages("igraph")library(igraph)#R显示没有该包时使用上面一行代码进行安装personA<-c("Mark","Mark","Peter","Peter","Bob","Jill")personB<-c("Peter","Jill","Bob","Aaron","Jill","Aaron")edgelist <-data.frame(PersonA=personA,PersonB=personB,stringsAsFa ctors=F)print(edgelist)PersonA PersonB1 Mark Peter2 Mark Jill3 PeterBob4 Peter Aaron5 Bob Jill6 Jill Aaron在边列表中，行数与网络中的边数一致，因为每一行都详细说明了特定关系中的参与者。

使用R语言进行社交媒体数据分析的基本操作

使用R语言进行社交媒体数据分析的基本操作社交媒体在当代社会中扮演着重要的角色，成为人们获取信息、交流和分享的主要渠道。

随着社交媒体的普及，越来越多的数据被生成和收集。

这些数据包含了大量有关用户行为、趋势和偏好的信息，对于企业和研究人员来说具有重要价值。

为了利用这些数据，研究人员和数据分析师可以使用R语言进行社交媒体数据分析，以揭示有关用户行为和趋势的洞察。

首先，进行社交媒体数据的收集是数据分析的第一步。

R语言提供了一些强大的包，如“twitteR”和“rtweet”，可以帮助我们从Twitter等社交媒体平台上获取数据。

通过使用这些包，我们可以设置搜索关键词、时间范围和其他过滤条件来获取特定的数据。

例如，我们可以使用关键词“COVID-19”来搜索与新冠疫情相关的推文，并获取一定时间范围内的数据。

一旦数据被收集，我们就可以开始对其进行清洗和预处理。

社交媒体数据通常包含大量的噪声和冗余信息，需要进行清理和过滤。

R语言提供了一些强大的文本处理包，如“tm”和“stringr”，可以帮助我们对文本数据进行清洗和预处理。

例如，我们可以去除推文中的特殊字符、标点符号和链接，以便更好地分析和理解数据。

接下来，我们可以使用R语言中的数据可视化包，如“ggplot2”和“plotly”，对社交媒体数据进行可视化。

数据可视化是理解和传达数据的重要手段。

通过使用这些包，我们可以创建各种图表和图形，如柱状图、折线图和热力图，以展示数据的分布、趋势和关联。

例如，我们可以创建一个折线图来展示每天的推文数量随时间的变化，以了解用户对特定话题的兴趣和参与程度。

此外，R语言还提供了一些强大的文本分析和情感分析包，如“tidytext”和“sentimentr”，可以帮助我们对社交媒体数据进行文本分析。

通过使用这些包，我们可以提取关键词、计算词频和情感得分，以揭示用户对特定话题的态度和情感倾向。

例如，我们可以计算推文中与新冠疫情相关的关键词的频率，并分析用户对疫情的态度和情感变化。

基于R语言的主成分分析在社交网络分析中的应用探究

基于R语言的主成分分析在社交网络分析中的应用探究主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的多变量数据分析方法，广泛应用于各个领域。

在社交网络分析中，基于R语言的主成分分析可以帮助我们理解和挖掘社交网络中的关系结构，为进一步的研究和应用提供重要参考。

首先，我们需要明确社交网络分析的概念。

社交网络是指由一群个体以及它们之间的相互关系构成的网络结构。

在社交网络中，个体可以是人、组织、地点等，而相互关系可以是友谊、合作、信息传播等形式。

社交网络分析旨在探究网络中的关系属性、网络拓扑结构以及个体在网络中的位置和角色。

主成分分析是一种将高维数据降维到较低维度的方法，通过线性变换将原始变量转化为一组互相无关的主成分，以尽量保留原始数据的信息。

在社交网络分析中，我们可以将每个个体看作是一个变量，根据个体之间的联系和交互来构建数据矩阵。

然后，利用R语言中的主成分分析函数对数据进行降维和分析。

在进行主成分分析之前，我们需要进行数据的预处理。

这包括数据的清洗、缺失值的处理、标准化等。

清洗数据可以去除异常值和噪声，使得分析结果更加准确。

处理缺失值可以选择删除或者填充，以确保数据的完整性。

标准化可以消除不同变量之间的量纲差异，避免某些变量对主成分的贡献过大。

进行主成分分析之后，我们可以得到一组主成分，每个主成分都是原始变量的线性组合。

这些主成分按照对数据解释的贡献程度进行排序，贡献越大的主成分信息含量越高。

我们可以选择保留最重要的几个主成分，将数据降维到低维度空间。

降维后的数据可以更加直观地展示社交网络的结构和关系，便于进一步的可视化和分析。

主成分分析不仅可以用于降维，还可以用于特征选择和数据聚类。

在社交网络分析中，我们可以利用主成分分析的结果来选择关键的个体或关系属性，并进行深入研究。

同时，我们还可以基于主成分分析的结果，对个体进行聚类分析，发现具有相似特征和行为模式的个体群组。

【最新】R语言案例：社会网络分析报告(附代码数据)

社交网络复杂网络分析我们中的一些人期待着圣诞节的到来，我们中的一些人期待着《星球大战》系列中的新电影《原力觉醒》。

同时，我决定去看看从定量的角度全6-movie循环提取星球大战的社会网络，在每个电影和整个宇宙星球大战。

在社会网络的结构揭示了原三部曲和前传之间的一些惊人的差异。

*更新：阅读我对第七集《星球大战：原力觉醒》的分析。

如果你对我如何提取数据的技术细节感兴趣，那就来看看我是如何做分析部分的。

让我们从一些可视化开始。

这是所有6部电影联合起来的社交网络：You can open the network in a full window which will show an interactive visualization of the network where you can drag individual nodes around. If you hover over the individual nodes, you'll see the name of the corresponding character.Here the nodes represent characters in the movies. The characters are connected by a link if they both speak in the same scene. And the more the characters speak together, the thicker the link between them. The size of each node corresponds to the total number of scenes the character appears in. I made a few arguable decisions though: Anakin and Darth Vader are represented by two separate nodes, because this distinction is important to the story. On the other hand, the Emperor node also jointly represents Palpatine and Darth Sidious. I also merged Amidala with Padme.The original trilogy (episodes IV, V and VI) on the right is mostly separated in the network from the prequel trilogy on the left because most characters appear only in one of the trilogies. The crucial nodes that are connecting the two networks are Obi-Wan Kenobi, R2-D2 and C-3PO. Especially the robots seem to play an important social function because they appear frequently across all the movies. The structures of the two sub-networks are also different. s The original trilogy has fewer important nodes (Luke, Han, Leia, Chewbacca, Darth Vader) and they aredensely interconnected between themselves. The prequel trilogy has more nodes overall, with many more connections. I'll look at individual films in more detail later in the post.您可以在一个完整的窗口中打开网络，这将显示一个网络的交互式可视化，您可以在其中拖动单个节点。

新媒体数据挖掘——基于R语言08.社会网络分析

第八章社会网络分析
显然，“网络社会”之“网络”，在互联网或电脑网络出现之前就存在；“网络”并非专指互联网(Internet)或电脑网络(Computer network)，而是“一组相互连接的节点(nodes)”。至于具体的节点是什么，则根据我们所谈的具体网络种类而定。在现实生活中，从个人、家庭、组织乃至国家都存在于与其他单位的关系网络中作为节点；人类社会正是由各种具体社会网络组成，社会资源则在这些网络中流动，社会运行就在于这些网络的稳定和其中资源的顺畅交流。如图8-5所示，这种传统意义上的“网络社会”早就存在，虽然它的形式在漫长的人类历史中变化缓慢。
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8.1 网络社会与社会网络分析
8.1.2 网络社会与社会网络分析 1 网络社会
第八章社会网络分析
社会网络(social network)是一种基于“网络”(节点之间的相互连接)而非“群体”(明确的边界和秩序)的社会组织形式，也是西方社会学从 1960 年代兴起的一种分析视角。随着工业化、城市化的进行和新的通讯技术的兴起，社会呈现越来越网络化的趋势，发生“社会网络革命”(social network revolution)，与移动革命(mobile revolution)、互联网革命(internet revolution)并列为新时期影响人类社会的三大革命。尤其在计算机网络时代的今天，人类社会更加网络化而趋近于“网络社会”(见1.3)，网络社会的社会网络分析也就越来越重要。
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8.1 网络社会与社会网络分析
2 现代网络社会的形成
第八章社会网络分析
随着20 世纪90年代信息技术革命的掀起，产生了不同于以往任何网络的崭新的“网络”— —基于计算机网络技术的“电脑网络”或“信息网络”，这开始为网络形式的大变革奠定了物质基础，也崛起了现代意义上的“网络社会”，如图8-6所示。高度发展的信息网络，一方面通过现实社会的投射，构成了自己虚拟的“网络社会”(Cyber society)，在本书中我们将称之为 “虚拟网络社会”；另一方面通过信息网络的渗透，融合了各种已存的社会实体网络，使“网络社会”(Network society)成为整个现实社会的结构形态(使得传统的网络社会更加网络化)，在本书中我们称这个“网络社会”(Network society)为“现代网络社会”。

基于R语言的社会网络分析

基于R语言的社会网络分析XXX and the widespread use of smart mobile devices。

weare living in an era of rapidly growing data。

Every day。

datafrom us fields such as business。

science。

social media。

and industrial n are stored in computer XXX。

coupled with batch device n。

has greatly ced the cost of data storage。

The big dataera of mining and n of massive data is gradually approaching us。

Among all the ns on the。

social orks XXX quickly publish。

share。

and comment on n on domestic social XXX。

XXX。

and Renren。

The massive n stored on the ork provides the XXX。

In this paper。

we use R language and Python XXX from Renren。

and use the igraph package to XXX。

finding the person with the XXX.Keywords: data mining。

social ork。

R。

Python。

visual analysis.XXX and the widespread use of smart mobile devices。

weare living in an era of rapidly increasing data。

基于R语言的社会统计分析1

体均值的置信区间为
ത ± σത ，
•
也就是ത ±

，

当置信度为95%时，z=1.96。
• 然而，现实中，我们不知道到底是多少，于是要用样本标准差取代它。
用样本标准差取代总体标准差
• 使用估计标准误，就不可避免的引入了额外的误差。
• 当样本量相对较小时，这个额外的误差很可能是不能忽视的。
(1
ො − )
ො

样本比例的95%置信区间就变成了
(1
ො − )
ො
ො ± 1.96

控制置信水平
• 当置信水平为95%时，我们构建的置信区间中有5%可能无法涵盖参数的
真实值。
• 对于一些情境，这5%的错误是不允许的。我们需要增加置信度到99%甚
至更高，这时则需要更改边际误差中标准误的倍数。
• 这时，即使没有中心极限定理，
样本均值的抽样分布也会是正态
分布。
总体为10000个服从标准正态分布的观测值
下图表示样本量不同时, 重复抽样1000次情况下样本
均值的抽样分布情况
•
假设我们精确的知道总体标准差的取值，那么我们就可以精确的计算
出抽样分布标准误

σത =

• 配合前面对总体的正态假设，不管n为多少，我们可以安全的推算出总
•
于是我们需要用样本标准差s来代替它。
•
构建置信区间所用到的标准误实际上是抽样分布标准误的一个估计值，称为
估计标准误(estimated standard error)，即
se = s/
以美国综合社会调查GSS为例
• 调查人员会询问访谈对象自他们年满18岁以后有过多少性伴侣。在2006

R用于社会网络分析

原文可能随时需要修改纰漏，全文复制转载会带来不必要的误导，若您想推荐给朋友阅读，敬请以负责的态度提供原文链接；点此查看如何在学术刊物中引用本文最近四五年间，互联网行业似乎总是绕不开社交网络这个概念。

无论是旗舰级别的传说中的facebook 、LinkedIn ，还是如雨后春笋般冒出来的各种团购和微博网站，全都或多或少地体现着SNS （社会网络服务）的特色。

这些五花八门的产品，在丰富我们业余生活的同时，也为研究者提供了大量珍贵的数据。

以往只能依靠有限的调研或模拟才能进行的社会网络分析（SNA ），现在具备了大规模开展和实施的条件。

国内著名而典型的SNS 网站“人人网”，最近依靠上市新闻重新赢得了大家的关注。

本文基于人人网的好友关系数据，应用统计分析软件R 做了社会网络分析的一些尝试。

注：网络边界的确定，是社会网络分析的关键而困难的步骤。

由于数据获取的限制，本文分析的对象限制于我的好友。

也就是说，本文分析的网络是我自己的好友圈子，读者看了这些分析结果或许会觉得索然无味，感兴趣的同学可以分析一下自己的社交网络，看看是否会有类似的结果。

一、读取数据之所以选择人人网作为分析的对象，很重要的一点原因在于其数据获取较为便利。

本文读取数据的过程借助了一款命令行浏览器cURL ，这个浏览器在R 中可以用RCurl 包实现，简要的中文介绍建议参考medo 的《R 不务正业之RCurl 》。

通过RCurl 的简单编程，我们可以在R 中实现登录人人网、发布状态以及读取页面数据等功能。

人人网好友列表页面的url 为/GetFriendList.do?curpage=0&id=****，其中curpage 为页码参数，id 为相应的用户。

通过对id 与curpage 做简单的循环，我读取了自己（陈逸波）的所有好友以及好友的好友。

R语言网络数据统计分析第2版数据集与代码块说明书

Package‘sand’October14,2022Version2.0.0Title Statistical Analysis of Network Data with R,2nd EditionAuthor Eric Kolaczyk[aut,cre],Gábor Csárdi[aut],Carolyn Kolaczyk[ctb]Maintainer Eric Kolaczyk<***********************>Depends R(>=3.5.0),igraph,igraphdataImports utilsSuggests GO.db,GOstats,ROCR,ape,blockmodels,car,eigenmodel,ergm,fdrtool,ggplot2,huge,kernlab,lattice,network,networkDynamic,networkTomography,ngspatial,org.Sc.sgd.db,sna,vioplotDescription Data sets and code blocks for the book'Statistical Analysis ofNetwork Data with R,2nd Edition'.License GPL-3URL https:///kolaczyk/sandBugReports https:///kolaczyk/sand/issuesLazyData trueEncoding UTF-8NeedsCompilation noRepository CRANDate/Publication2020-07-0207:20:06UTCR topics documented:aidsblog (2)calldata (3)Ecoli (4)fblog (4)g.bip (5)12aidsbloghc (5)install_sand_packages (6)lazega (7) (8)sand (9)sandwichprobe (10)strike (11)Index13 aidsblog AIDS blog citation networkDescriptionA snapshot of the pattern of citation among146unique blogs related to AIDS,patients,and theirsupport networks,collected by Suchi Gopal(see reference below)over a randomly selected three-day period in August2005.A directed edge from one blog to another indicates that the former has a link to the latter in their web page(more speciﬁcally,the former refers to the latter in their so-called ‘blogroll’).UsageaidsblogFormatA directed igraph graph object with146vertices and187edges.SourceThis dataset was provided to us by Suchi Gopal.Please cite the reference below if you use this dataset in your work.ReferencesS.Gopal,The evolving social geography of blogs.In Societies and Cities in the Age of Instant Access,ed.by ler(Springer,Berlin,2007),139pp.275-294.calldata3 calldata Austrian phone call network dataDescriptionA set of data for phone trafﬁc60between32telecommunication districts in Austria throughout aperiod during the61year1991.UsagecalldataFormatA data frame with32x31ﬂow measurements,992rows,and seven columns:•Orig:factor,the origin district.•Dest:factor,the destination district.•DistEuc:numeric,Euclidean distance between the districts.•DistRd:numeric,road distance between districts.•O.GRP:numeric,gross regional product of the origin district,in Austrian schillings.•D.GRP:numeric,gross regional product of the destination district,in Austrian schillings.•Flow:the“amount”of phone calls from the origin district to the destination district,in erlang units(number of phone calls,including faxes,times the average length of the call divided by the duration of the measurement period).SourceThis dataset was provided to us by Suchi Gopal.Please cite the reference below if you use this dataset in your work.ReferencesM.Fischer,S.Gopal:Artiﬁcial neural networks:a new approach to modeling interregional telecom-municationﬂows.J.Reg.Sci.34(4),503-527(1994).4fblog Ecoli E.coli gene expression levelsDescriptionGene expression levels in the bacteria Escherichia coli(E.coli),measured for153genes under each of40different experimental conditions.Usagedata(Ecoli.data)Ecoli.exprregDB.adjFormatEcoli.expr is a40by153matrix of(log)gene expression levels in the bacteria Escherichia coli(E.coli),measured for153transcription factors under each of40different experimental conditions,averaged over three replicates of each experiment.The data are a subset of those published in the reference below.The experiments were genetic perturbation experiments,in which a given gene was ‘turned off’,for each of40different genes.regDB.adj is an adjacency matrix of regulatory relationships in E.coli,extracted from the Regu-lonDB(g.unam.mx/)database at the same time the experimental data were collected.SourceSee the reference below.Please cite it if you use this dataset in your work.ReferencesJ.Faith,B.Hayete,J.Thaden,I.Mogno,J.Wierzbowski,G.Cottarel,S.Kasif,J.Collins,T.Gardner:Large-scale mapping and validation of Escherichia coli transcriptional regulation from a compendium of expression proﬁles.PLoS Biol.5(1),e8(2007).fblog Network of French political blogsDescriptionSubnetwork of French political blogs,extracted from a snapshot of over1,100such blogs on a single day in October of2006and classiﬁed by the“Observatoire Presidentielle”project as to political afﬁliation.g.bip5UsagefblogFormatAn undirected igraph graph with192vertices and1431edges.Note that the graph is undirected.The graph has two vertex attributes,‘name’is the URL of the blog,and‘PolParty’is the assigned political afﬁliation,a political party.SourceThe mixer R package.g.bip A toy bipartite networkDescriptionA toy bipartite network.Usageg.bipFormatAn undirected bipartite igraph graph object,with vertex attributes‘name’and‘type’.hc Hospital encounter network dataDescriptionRecords of contacts among patients and various types of health care workers in the geriatric unit of a hospital in Lyon,France,in2010,from1pm on Monday,December6to2pm on Friday,December10.Each of the75people in this study consented to wear RFID sensors on small identiﬁcationbadges during this period,which made it possible to record when any two of them were in face-to-face contact with each other(i.e.,within1-1.5m of each other)during a20-second interval of time.Usagehc6install_sand_packagesFormatA data frame,where each row is an interaction.It hasﬁve columns:•Time:integer,time in seconds when the20second encounter terminated.•ID1:integer,numeric ID of theﬁrst person.•ID2:integer,numeric ID of the second person.•S1:factor,the status of theﬁrst person,see below.•S2:factor,the status of the second person,see below.Status codes:administrative staff(ADM),medical doctor(MED),paramedical staff,such as nurses or nurses’aides(NUR),and patients(PAT).SourceSee the reference below.Please cite the it if you use this dataset in your work.ReferencesP.Vanhems,A.Barrat,C.Cattuto,J.-F.Pinton,N.Khanafer,C.Regis,B.-a.Kim,te,N.V oirin:Estimating potential infection transmission routes in hospital wards using wearable proxim-ity sensors.PloS One8(9),e73970306(2013).install_sand_packages Install all packages used in the bookDescriptionThis function makes it easy to download and install all R packages that are used in the book‘Sta-tistical Analysis of Network Data with R,2nd Edition’.Usageinstall_sand_packages()DetailsThe function uses the BioConductor installer,as this can install both all required BioConductor and CRAN packages.ValueReturns the names of the installed packages,invisibly.Author(s)Gabor Csardi<**********************>lazega7 lazega Lazega lawyers network dataDescriptionThis data set comes from a network study of corporate law partnership that was carried out in a Northeastern US corporate lawﬁrm,referred to as SG&R,1988-1991in New England.It includes (among others)measurements of networks among the71attorneys(partners and associates)of this ﬁrm,i.e.their strong-coworker network,advice network,friendship network,and indirect control networks.Various members’attributes are also part of the dataset,including seniority,formal sta-tus,ofﬁce in which they work,gender,lawschool attended,individual performance measurements (hours worked,fees brought in),attitudes concerning various management policy options,etc.Note that this is only a subset of the originally collected data,including the36partners of theﬁrm.UsagelazegazegazegaFormatlazega is an igraph graph object,undirected.It has the following vertex attributes:‘name’,‘Se-niority’,‘Status’(all1,meaning partner),‘Gender’(1is man,2is woman),‘Ofﬁce’(1is Boston, 2is Hartford,3is Providence),‘Years’(years with theﬁrm),‘Age’,‘Practice’(1is litigation,2is corporate),and‘School’(1is Harvard or Yale,2is University of Connecticut,3is other).See the reference below for more.zega is a data frame containing an edge list of the network.zega is a data frame containing the vertex attributes only.SourceProvided to us by Emmanuel Lazega.Please cite the reference below if you use this dataset in your work.Referenceszega,The Collegial Phenomenon:The Social Mechanisms of Cooperation Among Peers in aCorporate Law Partnership.Oxford University Press,Oxford(2001). Yeast protein interaction networkDescriptionA network of241interactions among134proteins.They were assembled by Jiang et al.(seebelow),from various sources,and pertain to only those proteins annotated,as of January2007,with the term“cell communication”in the gene ontology(GO)database.UsageFormatAn undirected igraph graph object,with vertex attributes:•‘name’:the name of the protein.•‘ICSC’:whether the protein is annotated with the“intracellular signaling cascade”GO term,zero or one.•‘IPR000198’:whether the protein contains the‘rho GTPase-activating protein domain’(IPR000198) motif.•‘IPR000403’:whether the protein contains the‘phosphatidylinositol3-/4-kinase,catalyticdomain’(IPR000403)motif.•‘IPR001806’:whether the protein contains the‘small GTPase superfamily’(IPR001806)mo-tif.•‘IPR001849’:whether the protein contains the‘pleckstrin homology domain’(IPR001849)motif.•‘IPR002041’:whether the protein contains the‘ran GTPase’(IPR002041)motif.•‘IPR003527’:whether the protein contains the‘mitogen-activated protein(MAP)kinase,con-served site’(IPR003527)motif.SourceSee the reference below.Please cite it if you use this dataset in your work.ReferencesX.Jiang,N.Nariai,M.Steffen,S.Kasif,E.Kolaczyk:Integration of relational and hierarchical network information for protein function prediction.BMC Bioinform.9,350(2008).sand9 sand The sand packageDescriptionThis R package accompanies the book‘Statistical Analysis of Network Data with R,2nd Edition’.It contains some of the data sets used in the book(the others are in the igraphdata package).It also contains the code from the book,and some simple functions to run the code without the need for typing it in.In briefType in N<enter>to run the next chunk of code,and C<x>to jump to Chapter x,where x is between 2and11.E.g.C6<enter>resets R and“loads”Chapter6.P<enter>prints the next code chunk to be run(without actually running it).The data setsThe various data sets are loaded from the code chunks in the book.The sand package contains the following data sets,each is documented in its on manual page:Ecoli,aidsblog,calldata, zega,fblog,g.bip,hc,lazega,,sandwichprobe,strike,zega. Code chunksCode chunks of the book are numbered by chapter and each chunk is identiﬁed the chapter number and the chunk number connected by a dot.The reader is supposed to run the code chapter by chapter,ideally,starting from a clean,new R session.This might not be critical,but it is not always possible to unload packages in R,so it is the only way to make sure that the code works correctly.To make it easy to step through the code,the sand package deﬁne some“commands”.Note that these are are not functions,and also q that they are meant to be used interactively,and not progra-matically.The cursorThe cursor marks the point the reader is at in the book,and commands discussed below move the cursor and run the code the cursor is at.The‘C’commands clear R,i.e.unload all loaded packages except for sand and its dependencies, and delete all objects from the global workspace.They also set the cursor to theﬁrst chunk of the given chapter:there are nine‘C’commands,from‘C2’to‘C11’,one for each Chapter of the book.(Chapter1has no code to run.)The command‘N’runs the chunk at the cursor,and steps the cursor to the next chunk.It is possible to run multiple chunks at once,with the form‘N+x’(with or without the spaces),where‘x’is the number of additional chunks to run.(I.e.‘N+2’runs three chunks.)10sandwichprobe The command‘P’prints the chunk at the cursor,without running it.It is possible to print other chunks as well:‘P-1’prints the previous chunk,‘P-2’the one before that,etc.,‘P+1’prints the next chunk,etc.The reader is welcome to inspect R objects,or run arbitrary R code between the‘N’and‘P’com-mands.Author(s)Gabor Csardi<**********************>See Alsoinstall_sand_packages to install all R packages needed for the book.Examples##Start with Chapter2C2##Run first code chunkN##Run next code chunkN##Jump to Chapter5C5##Run first code chunk in Chapter5##It will create a plotNsandwichprobe Internet packet probes dataDescriptionThese data correspond to an experiment conducted by Coates et al.to measure the difference in delay experienced by packet probes sent over the Internet during a short period in2001,froma desktop computer in the ECE department at Rice University to similar machines at ten otheruniversity locations.The data were intended for use with a newly proposed method of Internet topology inference.Usagedelaydatahost.locsFormatThe data is provided in twoﬁles.delaydata is a three-column data frame.Theﬁrst columnf is the difference in delay of the small packets(in milliseconds).The second column is the numeric code of the destination of small packets.The third column is the numeric code of the destination of large packet.host.locs contains the character code of the destinations:1.‘IST’Instituto Superior Tecnico(Portugal)2.‘IT’Instituto de Telecomunicacoes(Portugal)3.‘Bkly’University of California,Berkeley4.‘MSU1’Michigan State University(Host1)5.‘MSU2’Michigan State University(Host2)6.‘UIUC’University of Illinois,Urbana-Champaign7.‘UWisc1’University of Wisconsin,Madison(Host1)8.‘UWisc2’University of Wisconsin,Madison(Host2)9.‘RiceU1’Rice University(Host1)10.‘RiceU2’Rice University(Host2)SourceProvided by Mark Coates,see reference below.Please cite the reference below if you use this dataset in your work.ReferencesM.Coates,R.Castro,R.Nowak,M.Gadhiok,R.King,Y.Tsang,Maximum likelihood network topology identiﬁcation from edge-based unicast measurements.Proceedings of the2002ACM SIG-METRICS International Conference on Measurement and Modeling of Computer Systems,2002, pp.11-20.strike Michael’s strike networkDescriptionA representation of who consults with whom in the context of a strike at a forest products man-ufacturing facility,following proposed changes to the workers’compensation package.An edge between two workers indicates that at least one of them said they consult with the other with mod-erate frequency.UsagestrikeFormatAn undirected igraph graph object with24vertices and38edges.The graph has two vertex at-tributes,‘name’is theﬁrst name of the individual and‘race’is a compilation of age(young or old) and language spoken(English or Spanish).SourceThis dataset was constructed from the corresponding version in Chapter7of W.De Nooy,A.Mrvar, and V.Batagelj,Exploratory Social Network Analysis with Pajek.Cambridge University Press, 2011,vol.27.Please cite the original reference below if you use this dataset in your work.ReferencesJ.H.Michael,"Labor dispute reconciliation in a forest productsmanufacturing facility,"Forest Prod-ucts Journal,vol.47,no.11/12,p.41,1997.Index∗datasetsaidsblog,2calldata,3Ecoli,4fblog,4g.bip,5hc,5lazega,7,8sandwichprobe,10strike,11aidsblog,2,9C10(sand),9C11(sand),9C2(sand),9C3(sand),9C4(sand),9C5(sand),9C6(sand),9C7(sand),9C8(sand),9C9(sand),9calldata,3,9delaydata(sandwichprobe),10 Ecoli,4,9zega,9zega(lazega),7 fblog,4,9g.bip,5,9hc,5,9host.locs(sandwichprobe),10 install_sand_packages,6,10 lazega,7,9N(sand),9P(sand),9,8,9regDB.adj(Ecoli),4sand,9sandwichprobe,9,10strike,9,11zega,9zega(lazega),7 13。

基于R语言的社会统计分析3

PAIRS. • 相依的两个样本中有相同的研究对象/个体。前面所说的追踪研究所产生的
样本是相依样本，另一种类型的相依样本发生于对同一个研究对象进行两种刺激干预，称为交叉型研究 CROSS-OVER STUDY。
例: 手机使用及司机的反应时间
最近的一项实验使用大学生样本来检测手机使用是否会削弱司机的反应时间。在模拟驾驶环境的一个机器上，用时间周期不规律的目标快速发出红色或绿色的光。当被试对象发现红色光时，要求他们尽可能快的去按一个制动按钮。在使用手机条件下，学生用手机和另一个屋子里的人进行有关政治议题方面的交谈。在控制条件下，在进行模拟驾驶时，他们同时收听无线电广播或磁带。对于每个学生，记录几次试验中他们的平均反应时间（单位毫秒）。
• 方差分析的目的是检验总体间的均值是否相同。 • 其检验的方法或手段是通过对方差的分析实现的。 • 这里我们来介绍一下一元方差分析的基本理论。 • 所谓一元，是指只有一个定类的自变量。因变量是数值型变量。
行的。
• 我们所关注的、进行比较的结果变量是响应变量； • AN OUTCOME VARIABLE ABOUT WHICH COMPARISONS ARE MADE IS CALLED A
RESPONSE VARIABLE. • 定义组别的那个变量为解释变量。 • THE VARIABLE THAT DEFINES THE GROUPS IS CALLED EXPLANATORY VARIABLE.
想要的结果的比率。 • 当两个比例都接近于0时，比率通常比差异提供更多的实用信息。
根据美国最近的数据，在美国每年的枪杀比率为62.4人每百万居民 (0.0000624)，而英国为1.3每百万居民(0.0000013)。比例间的差异为 0.0000624-0.0000013=0.0000611；而比率是0.0000624/0.0000013=48。

基于R语言的社交网络数据分析与可视化应用研究

基于R语言的社交网络数据分析与可视化应用研究社交网络在当今社会中扮演着越来越重要的角色，人们通过社交网络平台进行信息传播、社交互动、商业推广等活动。

随着社交网络数据规模的不断增大，如何高效地对这些数据进行分析和可视化成为了一个备受关注的课题。

本文将探讨基于R语言的社交网络数据分析与可视化应用研究。

1. 社交网络数据分析1.1 数据收集与清洗在进行社交网络数据分析之前，首先需要进行数据的收集和清洗工作。

通过API接口或网络爬虫等方式，可以获取到社交网络平台上的用户信息、关系数据、帖子内容等。

然后对这些原始数据进行清洗，去除重复值、缺失值，处理异常数据等，以保证后续分析的准确性和有效性。

1.2 社交网络图构建在R语言环境下，可以利用各种开源包如igraph、networkD3等构建社交网络图。

通过将用户视为节点、用户之间的关系视为边，可以构建出一个完整的社交网络图。

这样的图结构有助于我们直观地了解用户之间的连接情况，发现影响力较大的节点等重要信息。

1.3 社交网络特征分析通过对构建好的社交网络图进行特征分析，可以揭示出一些有价值的信息。

比如可以计算节点的度中心性、介数中心性、紧密中心性等指标，从而找出关键节点；也可以进行社区发现算法，将网络划分为不同的社区，挖掘出潜在的群体结构。

2. 社交网络数据可视化2.1 网络图可视化利用R语言中丰富的可视化包如ggplot2、plotly等，可以将构建好的社交网络图以美观直观的方式呈现出来。

通过调整节点大小、颜色、边的粗细等参数，可以更清晰地展示出节点之间的关系，并突出重要节点。

2.2 用户行为可视化除了网络图外，还可以通过绘制折线图、柱状图等形式来展示用户在社交网络上的行为特征。

比如用户发帖数量随时间的变化趋势、用户之间消息互动频率等信息都可以通过可视化手段来呈现。

3. 应用案例分析3.1 社交网络营销策略优化通过对社交网络数据进行深入分析和可视化，企业可以更好地了解用户群体特征、用户行为偏好等信息，从而制定更加精准有效的营销策略。

基于R语言实现的网络运维数据分析及数据可视化

基于R语言实现的网络运维数据分析及数据可视化网络运维数据分析及数据可视化在网络管理中起着至关重要的作用。

通过分析网络数据，可以帮助IT团队更好地了解网络运行状况，并及时发现和解决潜在的问题。

同时，数据可视化可以帮助用户更直观地理解数据，进而做出更明智的决策。

在本文中，我们将介绍如何使用R语言实现网络运维数据分析及数据可视化。

1.收集网络运维数据首先，我们需要收集网络运维数据。

网络运维数据包括各种指标，比如网络流量、设备负载、数据包丢失率、延迟等。

这些数据可以通过网络管理系统、监控工具或设备日志来获取。

在R语言中，我们可以使用各种包来导入数据，比如readr包、readxl包等。

2.数据清洗与转换在获取数据后，我们需要对数据进行清洗和转换。

数据清洗包括处理缺失值、重复值、异常值等，确保数据质量。

数据转换可以对数据进行格式转换、计算衍生指标、进行数据透视等操作。

在R语言中，我们可以使用dplyr包、tidyr包等来进行数据清洗和转换。

3.数据分析接下来，我们可以对网络运维数据进行分析。

通过统计分析、机器学习、时间序列分析等方法，可以深入挖掘数据背后的信息，识别出网络异常、预测未来趋势等。

在R语言中，我们可以使用各种包来进行数据分析，比如stats包、caret包、forecast包等。

最后，我们可以使用R语言中的各种包来进行数据可视化，使得数据更直观、易懂。

比如使用ggplot2包来绘制线性图、散点图、柱状图等，使用plotly包来创建交互式图表，使用ggmap包来绘制地理信息图等。

数据可视化既可以帮助我们更好地理解数据，也可以帮助我们向团队和领导汇报数据。

总结在本文中，我们介绍了如何使用R语言实现网络运维数据分析及数据可视化。

通过收集、清洗、分析网络运维数据，并将结果可视化，可以帮助IT团队更好地了解网络运行状况，及时发现问题并做出决策。

希望这些内容对您有所帮助，同时也欢迎读者们分享自己的经验和想法。

基于R语言实现的网络运维数据分析及数据可视化

河南科技Henan Science and Technology 信息技术总764期第三十期2021年10月基于R语言实现的网络运维数据分析及数据可视化胡丹（武汉大学信息中心，湖北武汉430072）摘要：本文针对IT网络运维中的几种常见问题，结合自身网络环境、运维策略并参考ITIL中的基本管理要求，综合分析出问题关键。

利用IT运维服务平台的API数据接口采集实时运维数据，运用R语言编程对运维数据清洗后分析，并将数据可视化结果嵌入基于Rshiny技术构建的网站进行发布。

分析结果也可作为优化IT运维服务平台功能、建设适于自身业务场景的ITIL运维标准的重要参考依据。

使用该分析方法，解决了日常IT运维中难以合理评估及量化运维工作量、运维团队缺乏数据支撑的调度策略优化以及运维技术人员难以直观获取大规模WIFI无线网部署环境下设备状态的总体情况等常见运维问题。

关键词：数据分析；数据可视化；ITIL标准；网络故障；R语言中图分类号：TP307文献标识码：A文章编号：1003-5168（2021）30-0009-03 Analysis and Visualization Network OP Data Based on R LanguageHU Dan(Information center of Wuhan University,Wuhan Hubei430072)Abstract:In order to solve several common problems in IT service works,the key points of the problems are compre⁃hensively analyzed in combination with its own network environment,operation strategies and with reference to the basic management requirements in ITIL.The real-time maintenance data are collected by using the API data inter⁃face of IT service system platform,then R language programming is used to clean and analyze the maintenance data and the results of data visual analysis on Rshiny website are published.The analysis results can also be used as an important reference for optimizing the function of IT service platform and building ITIL standards suitable for their own network ing this analysis method,three common maintenance problems in IT services are solved:1. It is difficult to reasonably evaluate and quantify the maintenance workload in daily IT services;2.The operation and maintenance team lacks data supported scheduling strategy optimization;3.It is difficult for technicians to directly obtain the overall equipment status of a large-scale WiFi wireless network.Keywords:data analysis;data visualization;ITIL standard;network failure;R language在业务日趋细分化、复杂化的今天，各类机构的日常办公与业务管理高度依赖于IT环境，运行稍有不慎就可能造成巨大损失。

社会网络中的实验与R

随机实验
Outline
. 1
为什么需要社会实验？为什么需要社会实验？美国高中生性知识教育项目随机实验社会网络实验实践网络形态可视化数值模拟实验设计实验结果分析方法 R中实验结果分析
. 2
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Liyun (上海河广、统计之都)
Experiments in Social Networks
3
. 区组化原则：
系统误差实现方法：分层后随机抽签
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Liyun (上海河广、统计之都)
Experiments in Social Networks
ECNU， 2011
11 / 25
为什么需要社会实验？
随机实验
随机化社会实验设计
社会实验的特殊性：实验对象为人，关注的是人们的行为决策过程和结果。社会实验的挑战——难以进行独立重复实验：
Experiments in Social Networks
ECNU， 2011
16 / 25
社会网络实验实践
数值模拟
美国高中生性知识教育项目：数值模拟
数值模拟思路：按照社会网络学习模型，模拟没有外界干涉情况下网络自发的艾滋病传播情况。
Figure: 社会网络学习数值模拟网络
1 1 6
0 7
3 7
网络形态可视化
Outline
. 1
为什么需要社会实验？为什么需要社会实验？美国高中生性知识教育项目随机实验社会网络实验实践网络形态可视化数值模拟实验设计实验结果分析方法 R中实验结果分析
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R语言复杂网络分析：聚类（社区检测）和可视化

R语⾔复杂⽹络分析：聚类（社区检测）和可视化原⽂链接：/?p=18770为了⽤R来处理⽹络数据，我们使⽤婚礼数据集。

> nflo=network(flo,directed=FALSE)> plot(nflo, displaylabels = TRUE,+ bels =+ FALSE)下⼀步是igraph。

由于我们有邻接矩阵，因此可以使⽤它graph_from_adjacency_matrix(flo,+ mode = "undirected")我们可以在两个特定节点之间获得最短路径。

我们给节点赋予适当的颜⾊all_shortest_paths(iflo,)> plot(iflo)我们还可以可视化边，需要从输出中提取边缘> lins=c(paste(as.character(L)[1:4],+ "--"+ as.character(L)[2:5] sep="" ,+ paste(as.character(L) 2:5],+ "--",> E(ifl )$color=c("grey","black")[1+EU]> plot(iflo)也可以使⽤D3js可视化> library( networkD3 )> simpleNetwork (df)下⼀个问题是向⽹络添加⼀个顶点。

最简单的⽅法是通过邻接矩阵实现概率> flo2["f","v"]=1> flo2["v","f"]=1然后，我们进⾏集中度测量。

⽬的是了解它们之间的关系。

betweenness(ilo)> cor(base)betw close deg eigbetw 1.0000000 0.5763487 0.8333763 0.6737162close0.5763487 1.0000000 0.7572778 0.7989789deg 0.8333763 0.7572778 1.0000000 0.9404647eig0.6737162 0.7989789 0.9404647 1.0000000可以使⽤层次聚类图来可视化集中度度量hclust(dist( ase ,+ method="ward")查看集中度度量的值，查看排名> for(i in 1:4) rbase[,i]=rank(base[,i])在此，特征向量测度⾮常接近顶点的度数。