ucinet软件解释对照

ucinet软件快速入门上手网络分析软件

u c i n e t软件快速入门上手网络分析软件(总7页)-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除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\AnalyticTechnologies\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。

ucinet软件解释对照教学文案

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

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。
☞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
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
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

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。

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 非对称矩阵中心度

ucinet 非对称矩阵中心度-概述说明以及解释1.引言1.1 概述非对称矩阵是现实世界中很常见的一种数学概念，它在许多领域中都有广泛的应用。

在网络分析中，非对称矩阵被用来描述网络中节点之间的某种关系，比如信息传播、影响传递等。

非对称矩阵中心度是衡量节点在网络中的重要性或影响力的指标之一。

UCINET是一种常用的社会网络分析软件，它提供了一系列的工具和方法来研究网络中的节点和边的属性及关系。

UCINET中的非对称矩阵中心度计算方法可以帮助研究者深入了解网络中各个节点的重要性，并应用于不同的实际问题中。

本文旨在介绍UCINET中的非对称矩阵中心度的概念和计算方法，以及其在实际研究中的应用。

首先，会对UCINET进行简要的介绍，包括其功能和特点。

然后，会详细介绍非对称矩阵的概念和特性，探讨非对称矩阵在网络分析中的重要性。

接着，会介绍中心度的概念及其在网络分析中的应用。

最后，会详细介绍UCINET中计算非对称矩阵中心度的具体方法，并通过实例进行演示和分析。

通过本文的阅读，读者将能够了解非对称矩阵中心度的重要性和应用，以及如何使用UCINET进行非对称矩阵中心度的计算和分析。

同时，本文也会对研究的局限性进行讨论，并提出未来研究的展望。

总之，本文旨在为读者提供关于UCINET中非对称矩阵中心度的全面介绍和应用指南，帮助读者更好地理解和应用该指标，在实际问题中提供决策和分析支持。

1.2文章结构文章结构是指文章的组织和布局方式，它决定了文章内容的逻辑顺序和层次结构。

文章结构的合理安排可以帮助读者更好地理解文章的主题和论点，并使文章更具说服力和可读性。

在本文中，文章结构主要包括引言、正文和结论三个部分。

具体如下所示：1. 引言部分：1.1 概述：介绍UCINET非对称矩阵中心度研究的背景和意义，引出文章的研究问题。

1.2 文章结构：简要介绍文章的组织结构和各个部分的内容及目的。

1.3 目的：明确文章的研究目标和论文的主要内容。

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 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。

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 6 for Windows中文手册

UCINET6for WindowsSoftware for Social NetworkAnalysis中文翻译版By MR由于毕业论文需要，翻译了一下这个文档，水平有限，很多专业词汇只能是字面翻译了，不过至少应该可以对软件有个大概的了解了，另外，省略了第一章和第5章没必要的东西。

查了一下对应的这个课程貌似是博士生课程，于是，我释然了，翻译的不好也就那样了。

对于一些令人费解的地方还是请各位参照一下英文原版。

MR2012年1月6日0.1Notational ConventionsUcinet是菜单驱动（menu-driver）的windows驱动程序，也即你可以通过选择菜单来选择需要做什么。

菜单可能被隐藏（nested），因此点选一个菜单项可能会呼出有额外选项的子菜单。

子菜单还可能有下一级子菜单。

为了设定好选项，你可能必须要点选许多菜单项。

为了表示选一个选项你需要的操作，我们使用了角括号。

比如说，要运行hierarchical clustering程序，你必须先启动ucinet，然后单击tools，在下拉菜单中选cluster，再从子菜单中点选Hierarchical.，我们将会这么表示这个操作：Tools>Cluster>Hierarchical0.3Programming Considerations编写Ucinet6的宗旨是速度而不是舒适，在编写ucinet的过程中，我们必须在消耗许多内存的快速的算法和消耗较少资源的较慢的算法之间做出选择。

在之前的版本中我们试图在这两者之前寻求平衡。

在这个版本中，我们总是选择前者--速度为重，一个原因是因为处理大量数据时，数据是很重要的：一个能处理很多数据但是却需要好多天才能执行完毕的程序有什么好处呢？另一个原因是软硬件的持续进步拓展了程序可以使用的内存，所以为了编写节省内存资源的程序似乎是一种浪费。

菜单系统的一个需要是把程序功能和子功能有条理合理地组织起来，当然，这被验证为是不可能的。

Ucinet

ucinetUCINET软件是由加州大学欧文（Irvine）分校的一群网络分析者编写的。

现在对该软件进行扩展的团队是由斯蒂芬•博加提（Stephen Borgatti）、马丁•埃弗里特（Martin•Everett）和林顿•弗里曼（Linton Freeman）组成的。

UCINET网络分析集成软件包括一维与二维数据分析的NetDraw，还有正在发展应用的三维展示分析软件Mage等，同时集成了Pajek用于大型网络分析的Free应用软件程序。

利用UCINET软件可以读取文本文件、KrackPlot、Pajek、Negopy、VNA等格式的文件。

它能处理32 767个网络节点。

当然, 从实际操作来看，当节点数在5000～10000之间时，一些程序的运行就会很慢。

社会网络分析法包括中心性分析、子群分析、角色分析和基于置换的统计分析等。

另外，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。

目前社会网的分析软件已经很多，下面为大家介绍四个：（一）KrackPlot此软件为任职于卡内基美仑大学公共政策及管理学院的Krackhardt, Lundberg及O’Rourke 三位教授发展而成。

其中第一位Krackhardt教授在网络分析领域中的研究著述甚为丰硕，此软件取名KrackPlot，即是凸显了此项事实。

另外KrackPlot （Krack制图）的名称亦点出了该软件展现网络数据的方式─用图像网络（sociogram，或communigram）的方式展现网络关系。

试将人与人之间的互动想象成有如蜘蛛网般的连接，KrackPlot即能将此画面展现出来。

事实上，此软件的附名为“Pictures Worth a Thousand Words”，表示人际间复杂的关系若能用图像网络显示，可胜过千言万语的描述。

（二）STRUCTURE此软件为任职于哥伦比亚大学社会学教授Ronald Burt发展而成。

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使用简介解析

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静境 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。 · 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、 /downloaduc6.htm 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。
☞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
☞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。

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网络密度指的是网络中各个成员之间联系的紧密度，可以通过网络中实际存在的关系数与理论上可能存在的关系数相比得到，成员之间的联系越多，该网络的密度越大。整体网的密度越大，该网络对其中行动者的态度、行为等产生的影响可能越大。
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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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

六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介

六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介UCINET为菜单驱动的Windows程序，可能是最知名和最经常被使用的处理社会网络数据和其他相似性数据的综合性分析程序。

与UCINET捆绑在一起的还有Pajek、Mage和NetDraw 等三个软件。

UCINET能够处理的原始数据为矩阵格式，提供了大量数据管理和转化工具。

该程序本身不包含网络可视化的图形程序，但可将数据和处理结果输出至NetDraw、Pajek、Mage 和KrackPlot等软件作图。

UCINET包含大量包括探测凝聚子群（cliques, clans, plexes）和区域（components, cores）、中心性分析（centrality）、个人网络分析和结构洞分析在内的网络分析程序。

UCINET还包含为数众多的基于过程的分析程序，如聚类分析、多维标度、二模标度（奇异值分解、因子分析和对应分析）、角色和地位分析（结构、角色和正则对等性）和拟合中心-边缘模型。

此外，UCINET 提供了从简单统计到拟合p1模型在内的多种统计程序。

Pajek简介Pajek 是一个特别为处理大数据集而设计的网络分析和可视化程序。

Pajek可以同时处理多个网络，也可以处理二模网络和时间事件网络（时间事件网络包括了某一网络随时间的流逝而发生的网络的发展或进化）。

Pajek提供了纵向网络分析的工具。

数据文件中可以包含指示行动者在某一观察时刻的网络位置的时间标志，因而可以生成一系列交叉网络，可以对这些网络进行分析并考察网络的演化。

不过这些分析是非统计性的；如果要对网络演化进行统计分析，需要使用StOCNET 软件的SIENA模块。

Pajek可以分析多于一百万个节点的超大型网络。

Pajek提供了多种数据输入方式，例如，可以从网络文件（扩展名NET）中引入ASCII格式的网络数据。

网络文件中包含节点列表和弧/边（arcs/edges）列表，只需指定存在的联系即可，从而高效率地输入大型网络数据。

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