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节点中心度分析路径：网络中心度度
☞网络中心性分析
结点中心度分析结果：
☞网络中心性分析
接近中心度分析路径：网络中心度接近性
☞网络中心性分析
接近中心度分析结果：
☞网络中心性分析
中间中心度分析路径：网络中心度Freeman中间度节点中间度
☞网络中心性分析
中间中心度分析结果：
☞凝聚子群分析
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
· 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、 http://www.analytictech.com/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。
☞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。
☞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
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。
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
秋记与你分享
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。
☞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
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ຫໍສະໝຸດ Baidu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
凝聚子群是满足如下条件的一个行动者子集合，即在此集合中的行动者之 间具有相对较强、直接、紧密、经常的或者积极的关系。城市网络凝聚子群是 用于揭示和刻画城市群体内部子结构状态。找到城市网络中凝聚子群的个数以 及每个凝聚子群包含哪些城市成员，分析凝聚子群间关系及联接方式，这都可 以从新的维度考察城市群网络的发展状况。
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]。
☞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]。
☞网络中心性分析
结点中心度分析结果：
☞网络中心性分析
接近中心度分析路径：网络中心度接近性
☞网络中心性分析
接近中心度分析结果：
☞网络中心性分析
中间中心度分析路径：网络中心度Freeman中间度节点中间度
☞网络中心性分析
中间中心度分析结果：
☞凝聚子群分析
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
· 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、 http://www.analytictech.com/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。
☞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。
☞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
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。
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
秋记与你分享
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。
☞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
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ຫໍສະໝຸດ Baidu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
凝聚子群是满足如下条件的一个行动者子集合，即在此集合中的行动者之 间具有相对较强、直接、紧密、经常的或者积极的关系。城市网络凝聚子群是 用于揭示和刻画城市群体内部子结构状态。找到城市网络中凝聚子群的个数以 及每个凝聚子群包含哪些城市成员，分析凝聚子群间关系及联接方式，这都可 以从新的维度考察城市群网络的发展状况。
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]。
☞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]。