02-社会网络分析与算法研究
社会网络数据的社群发现与分析
社会网络数据的社群发现与分析社会网络数据的社群发现与分析在当今信息化社会中扮演着重要的角色。
随着社交媒体的兴起和大数据的广泛应用，人们越来越关注社会网络中的社群结构和成员之间的关系。
本文将探讨社会网络数据的社群发现与分析的方法和意义。
一、社会网络数据的概念和特点社会网络数据是指描述人际关系的数据，其中包括人们之间的联系、交流和互动等信息。
社会网络数据的特点主要体现在以下几个方面：1. 复杂性：社会网络数据通常具有巨大的规模，涵盖众多的节点和边，构成一个复杂的网络结构。
2. 动态性：社会网络数据的更新速度很快，人们的联系和关系会随着时间不断变化。
3. 多样性：社会网络数据涉及各个领域和行业，包括人际关系、组织结构、信息传播等多个维度。
二、社群发现的方法和算法社群发现是通过分析社会网络数据，将节点划分为具有内部紧密联系的群组。
以下介绍几种常用的社群发现方法和算法：1. 基于密度的算法：基于密度的社群发现算法通过计算节点间的连接密度来划分社群。
例如，DBSCAN算法根据节点的邻居密度来确定核心节点和边界节点，从而划分社群。
2. 基于层次聚类的算法：基于层次聚类的社群发现算法通过不断合并或分割节点来划分社群。
例如，AGNES算法通过计算节点间的相似度，将相似度高的节点合并为一个社群。
3. 基于模块度的算法：基于模块度的社群发现算法通过计算网络中社群与社群之间的连接强度来划分社群。
例如，Louvain算法通过最大化网络的模块度来优化社群划分。
三、社群分析的意义和应用社群分析是对社会网络数据进行深入研究和挖掘的过程，具有以下几个方面的意义和应用：1. 发现潜在关系：社群分析可以帮助我们发现社会网络中潜在的关系和联系，从而深入了解人们的行为和思想。
2. 社交推荐：社群分析可以用于社交媒体平台的好友推荐和兴趣推荐，帮助用户结识志同道合的人和获取个性化的信息。
3. 舆情分析：社群分析可以帮助政府和企业进行舆情分析，了解公众的意见和反馈，从而制定相应的决策和战略。
社会网络的分析和建模
社会网络的分析和建模社会网络学是一门专门研究人际关系网络的学科，随着互联网的普及，社会网络学也逐渐成为了学术研究和商业决策的重要分支。
该领域主要研究人际网络及其特征，以及网络中节点之间的联系、信息流动等问题。
本文旨在针对社会网络的分析和建模方法进行探讨。
一、社会网络的基本概念社会网络是指一个群体中各成员之间相互联系的网络结构，由数个节点和边所组成。
节点代表着群体成员，边代表着成员之间的关系。
具体地，社会网络可以分为以下几个概念：1.节点：群体或社区中的每个成员都被定义为一个节点。
节点可以是个人、组织、公司、国家等。
2.边：边是节点之间的互相关联的线性连接，它可以是单向的或双向的。
在不同的情境下，边的类型也有所不同，例如亲戚关系、友谊关系、商业合作等。
3.度：节点的度是指该节点与其他节点之间的连边数，也就是它在网络结构中的联系数。
4.中心性：中心性是用来度量节点在网络中的重要性。
不同的中心性指标有不同的计算方法，如度中心性、接近中心性、介数中心性等。
5.社区：社区是指具有相似特征或相似目的的节点之间的内部连通性较强的一组节点。
二、社会网络分析的方法1.基本统计方法基本统计方法是用于分析社会网络中关系和联系的最基础方法，包括度分布、平均度、聚类系数、网络密度等。
这些指标可以帮助我们了解网络的全貌，如网络中的节点和边分布情况，以及网络的稠密程度。
2.中心性指标中心性指标是用来衡量节点在网络中的重要性。
它们可以帮助我们定位网络中存在的重要节点，从而有效地分析并优化网络。
中心性指标包括度中心性、接近中心性、介数中心性等。
3.社区发现算法社区发现算法是用来将网络中的节点分组成社区的一种方法。
这些社区组成的特征是：节点相互之间联系紧密，而与其他社区之间联系较少。
社区发现算法可以帮助我们深入理解网络中的各种关系，并且可以对社会学、经济学等领域进行有益的探究。
4.复杂网络的分析方法复杂网络的分析方法是用来研究复杂网络结构的方法，包括随机图模型、小世界网络、无标度网络等。
社会网络分析技术研究
社会网络分析技术研究社会网络分析技术（Social Network Analysis，简称SNA）是一种用来研究社会关系的方法。
它将社会连结看作网络，通过研究网络中节点（通常是人）之间的关系和连接，来揭示该社会的特征、结构和动态。
社会网络分析技术最初是应用于社会学领域，但现在已经在管理学、心理学、政治学、计算机科学等多个领域得到了广泛应用。
社会网络分析技术的基本原理是，通过构建节点和关系之间的网络，来分析整个社会系统的结构和关系。
在这个过程中，节点可以是个人、组织、社团等等；关系可以是友谊关系、工作关系、知识交流关系等等。
通过分析关系网络的结构和动态，可以了解节点之间的联系、信息流动、意见传递等重要信息。
社会网络分析技术的应用非常广泛。
比如，社会网络分析可用于研究社交媒体上的网络结构和用户行为，促进在线社交平台的发展和优化；社会网络分析也可以应用于企业管理和市场营销，帮助企业理解顾客需求和市场趋势；此外，社会网络分析还可以从政治角度进行研究，揭示政治家、政党、公司之间的互动关系等。
在进行社会网络分析时，需要使用一系列工具和技术来收集、处理、分析和可视化数据。
这些工具和技术包括：1. 数据采集技术：可以使用调查问卷、采访、数字化记录等方法来收集数据。
2. 数据库技术：可以使用关系型数据库、图形数据库等技术来存储和管理数据。
3. 社交网络分析软件：可以使用Gephi、UCINET、Pajek、SOCNET等软件来进行社会网络分析和数据可视化。
4. 网络测量指标和分析方法：比如节点度中心性、介数中心性、紧密度、小世界网络、社区检测等方法，可以用来描述和分析不同网络之间的特征和动态。
然而，也需要注意一些社会网络分析技术的缺点和局限性。
比如，在选择网络节点和关系时需要慎重考虑，因为它们可能会影响到结论的准确性；此外，社会网络分析也会受到数据质量、采样偏差、算法选择等多重因素的影响，需要进行详尽的数据清洗和分析。
社会网络分析中关系强度预测算法的使用与精度分析
社会网络分析中关系强度预测算法的使用与精度分析社会网络分析（Social Network Analysis，简称SNA）是一种研究社会关系网络的方法，通过分析网络中个体之间的连接方式、传播机制以及信息流动等因素，揭示社会网络结构和关系的特性和动态变化。
在实际应用中，社会网络分析可以用于预测社会关系的强度，即判断两个个体之间关系的紧密程度。
关系强度预测算法的准确性对于社会网络的研究和实际应用具有重要意义。
一、社会网络分析中关系强度预测算法的使用1. 基于特征的算法：基于特征的算法是最常用的关系强度预测方法之一。
这类算法通过分析个体之间的特征或属性信息，如年龄、性别、职业等，来推断两个个体之间关系的强度。
例如，可以统计两个个体的共同好友数量、互动频率等特征，从而预测他们之间关系的强度。
此类算法简单易用，适用于规模较小、关系较简单的社交网络。
2. 基于路径的算法：基于路径的算法利用网络中的路径信息来预测关系强度。
路径可以是两个个体之间的直接连接，也可以是经过一定层次的关系连接。
例如，通过研究两个个体之间的共同好友、共同兴趣等，可以预测他们之间关系的密切程度。
路径算法常用于大型社交网络中，对于复杂的关系网络具有较好的适应性。
3. 基于概率模型的算法：基于概率模型的算法是一种统计方法，通过建立数学模型来描述和预测关系强度。
这类算法可以基于已知的关系数据，通过训练和优化模型参数，进而预测未知关系的强度。
常见的基于概率模型的预测算法有贝叶斯网络、逻辑回归等。
这类算法适用于复杂的关系结构，能够提供较高的预测准确性。
二、关系强度预测算法的精度分析在使用关系强度预测算法时，评估算法的准确性至关重要。
以下是常用的精度分析方法：1. 均方根误差（RMSE）：均方根误差是一种衡量算法预测结果与实际结果差异的指标。
对于关系强度预测算法，可以计算预测结果与实际强度之间的平均差平方的平均值，再开平方根得到均方根误差。
RMSE越小，说明算法的预测准确性越高。
网络分析法的理论与算法
网络分析法的理论与算法随着社会的进步和科技的发展，网络分析法在各个领域的应用越来越广泛。
作为一种重要的社会科学研究方法，网络分析法通过研究网络中节点和边的交互关系，揭示出复杂系统的内部结构和运行规律。
本文将介绍网络分析法的理论与算法，以期为相关领域的研究者提供有益的参考。
网络分析法的发展历程网络分析法最早可以追溯到20世纪30年代的社会学领域。
当时，社会学家开始社会网络的拓扑结构和节点关系，并提出了相应的分析方法。
随着计算机技术的不断发展，网络分析法逐渐扩展到其他领域，如计算机科学、生物科学、交通工程等。
在这些领域中，网络分析法都发挥了重要的作用，为科学研究提供了新的视角和工具。
网络分析法的理论体系和实现原理网络分析法的理论体系主要包括图论、复杂网络理论和网络传播理论等。
其中，图论是网络分析法的基础，它通过对节点和边的研究，描述了网络的基本结构。
复杂网络理论则进一步研究了网络中的拓扑结构和动态行为，揭示了网络的复杂性。
网络传播理论则信息在网络中的传播过程和影响，为网络分析法的应用提供了重要的理论基础。
实现网络分析法的主要算法包括：最小生成树算法、最短路径算法、中心性算法、社区发现算法等。
这些算法分别用于解决不同的问题，如网络的拓扑结构分析、路径规划、节点重要性评估、网络模块划分等。
最小生成树算法是最常用的网络分析算法之一，它通过寻找图中的最小权重边来构建一个连接所有节点的树状结构。
最短路径算法则用于寻找两个节点之间的最短路径，常用于网络中的路径规划和优化。
中心性算法评估了节点在网络中的重要性和影响力，为节点的分类和排序提供了依据。
社区发现算法则通过一定的算法将网络中的节点划分为不同的社区，揭示了网络的模块结构和群体行为。
数据处理在网络分析法中具有非常重要的地位。
在进行网络分析时，需要处理大量的数据，包括节点信息、边信息以及可能的权重信息等。
为了有效地进行数据处理，研究者们开发了各种数据处理技术和工具，如数据库、数据挖掘、机器学习等。
研究生的社会网络分析教案
研究生的社会网络分析教案一、引言社会网络分析是近年来快速发展的一门跨学科领域，主要关注社会系统中个体之间的关系及其影响力。
作为一种重要的信息分析方法，它在社会科学、计算机科学、管理学等领域都有广泛应用。
为了帮助研究生更好地掌握社会网络分析的基础理论和方法，本教案设计了研究生的社会网络分析课程，旨在帮助学生深入了解社会网络分析的概念、原理和应用。
二、教学目标1. 掌握社会网络分析的基本概念和基础理论；2. 熟悉常用的社会网络分析方法和技术；3. 能够运用社会网络分析方法解决实际问题；4. 培养学生批判思维和创新能力。
三、教学内容1. 社会网络分析概述1.1 社会网络分析的定义和发展历程1.2 社会网络分析的应用领域2. 社会网络的基本概念和测量2.1 个体、关系和社会网络的概念2.2 社会网络的测量方法和指标3. 社会网络的图论建模3.1 社会网络的图论概念和模型3.2 社会网络的图论算法与可视化4. 社会网络的社群发现4.1 社群发现的概念和方法4.2 社会网络中的社群发现算法5. 社会网络的中心性分析5.1 中心性的定义和分类5.2 基本中心性指标和度量方法6. 社会网络的传播和影响力分析6.1 信息传播和影响力的概念6.2 社会网络中的传播和影响力分析方法7. 社会网络的动态演化和模拟7.1 社会网络的动态演化过程7.2 社会网络的模拟与评估四、教学方法1. 理论讲解：以PPT和教材为主要辅助工具，对社会网络分析相关的理论知识进行讲解。
2. 实践操作：通过案例分析和实际数据集的应用，帮助学生熟悉社会网络分析的方法和工具。
3. 学术讨论：组织学术研讨会，让学生分析和评价不同领域的社会网络分析论文。
五、教学评价1. 平时成绩：包括课堂参与、作业完成情况等，占总评成绩的40%。
2. 期中考试：对学生对理论知识的掌握情况进行考核，占总评成绩的30%。
3. 期末项目：要求学生在一个自选领域运用社会网络分析方法进行研究，占总评成绩的30%。
社会网络分析研究方法及其应用
社会网络分析研究方法及其应用社会网络分析是一种研究人际关系的工具，通过对个体之间联系的分析，揭示出整个社会结构的形态与功能。
这项研究方法源自社会学领域，但随着互联网的兴起和发展，它逐渐被应用到了更广泛的领域，包括商业、政治、教育等等。
本文将介绍社会网络分析的基本原理、研究方法及其在实际应用中的价值。
社会网络分析的基本原理是基于“六度分隔理论”，即认为世界上所有人与人之间的连接只需要通过六个人就可以实现。
通过实际调查和数据分析，研究者可以构建出一个全面的社会网络图谱，从而洞察人际关系的特点和模式，发现其中的隐藏规律和重要节点。
社会网络分析方法包括了三个基本步骤：数据收集、数据处理和数据分析。
数据收集阶段是社会网络分析研究中的首要环节。
研究者可以通过问卷调查、观察、社交媒体数据等方式收集到相关数据。
例如，在商业领域，研究者可以通过分析公司内部员工的邮件交流记录，构建出一个组织内部的社会网络图谱。
在政治领域，研究者可以通过分析政治家之间的社交关系，了解他们之间的联系和影响力。
数据处理是社会网络分析中的关键一步。
由于数据的复杂性和不确定性，研究者需要对数据进行清洗和整理，以确保后续的分析工作的准确性和可靠性。
例如，研究者需要对收集到的社交媒体数据进行去重、去噪等预处理工作，以去除重复信息和噪音干扰。
此外，数据的加工和变换也是必不可少的，以便于后续的分析和可视化。
数据分析是社会网络分析中的核心环节。
通过使用网络分析软件和算法，研究者可以计算出各种关键指标，并对社会网络进行可视化展示。
这些指标包括度中心性、紧密度、介数中心性等，它们用于衡量个体在网络中的重要性以及网络结构的紧密程度。
此外，社会网络分析还可以通过社区发现算法来识别出网络中的各个社群，从而揭示出人际关系的特点和集群结构。
社会网络分析在实际应用中具有广泛的价值。
在商业领域，社会网络分析可以帮助企业发现潜在的商业机会和市场需求，通过建立合作关系和信息共享来提升企业的竞争力。
社会网络计算与分析
社会网络计算与分析随着互联网技术的不断发展，社交网络成为了一个人们不可或缺的一部分，每天都有数亿用户在各种各样的社交平台上进行交流和交流信息。
而这些交流信息也积累起来，形成了一个庞大的数据集合。
如何利用这个数据集合，发现其中的规律，分析出有价值的信息，已经成为社会网络计算与分析领域关注的重点。
社会网络计算的概念社会网络计算是指对互联网上的社交网络进行数据挖掘、分析和计算的过程。
这个过程需要从互联网的各种社交平台中收集和整理数据，进行数据预处理，针对其中的关系网络、社交行为、用户兴趣和影响力等方面进行分析和处理，并利用各种算法和模型来发现其中的模式和规律。
社会网络计算可以帮助我们了解用户在互联网上的行为和兴趣，预测用户行为和态度，推动用户决策，帮助企业进行市场营销和品牌传播等方面的工作。
社会网络计算的应用社会网络计算已经成为了一个重要的分析工具，在各个领域都有着广泛的应用。
以下是社会网络计算的一些典型应用：社交网络分析社交网络分析是最常见的社会网络计算应用之一，它主要利用图论模型表示社交网络中的节点关系，通过度中心性、介数中心性、紧密度等指标来衡量节点在网络中的重要性和影响力，帮助研究者了解在社交网络中信息的传递和流动过程。
社交网络分析被广泛应用于社会学、心理学、政治学、组织管理等领域。
社交媒体分析社交媒体是一种新兴的社交形式，用户可以在社交媒体平台上创建个人资料、分享信息、发布内容，与其他用户进行交流等。
社交媒体分析主要是针对在社交媒体平台上产生的海量数据进行分析和挖掘，帮助企业了解用户在互联网上的行为和兴趣，预测用户行为和态度，推动用户决策，提高品牌影响力。
社交媒体分析被广泛应用于广告营销、品牌管理、危机公关、新闻热点等领域。
情感分析情感分析是社会网络计算中的一个重要研究方向。
它主要是针对社交媒体上的用户评论、博客、新闻等文本信息进行分析和挖掘，帮助分析者了解用户的情感倾向和态度，进而预测用户的行为和态度，提高品牌品质和形象。
社会网络分析中的关键节点识别算法研究
社会网络分析中的关键节点识别算法研究社会网络分析是一种研究个体及其关系的学科，它从社会学、计算机科学、数学、物理学等多个领域汲取理论和方法，分析社会网络的结构、演化、特性和功能。
关键节点识别算法是社会网络分析中的一个核心问题，它的研究意义和应用价值非常重要。
一、什么是关键节点？关键节点是指网络中对于传播、影响、控制、稳定等目标具有重要影响的节点。
这些节点的删除、加入或改变状态将对整个网络产生重大影响，使得网络上的信息流、能量流、衰变率、抗干扰性等指标出现显著的变化。
二、关键节点的识别算法目前已经发展出了很多关键节点识别算法，主要有基于连通性的算法和基于中心性的算法两大类。
1、基于连通性的算法基于连通性的关键节点识别算法主要是基于网络结构的分析，通过网络的连通性特征，对节点进行分类和评估。
主要用到的指标有度中心性、接近中心性、介数中心性、pagerank等。
度中心性是指一个节点在网络中具有多少条边，是最常用的衡量节点重要性的指标。
具有较高度中心性的节点相对较为集中，是信息的聚集区，如政府、学校、企业等。
接近中心性是指节点在网络中到其他节点的平均最短距离的倒数，它反映了节点的“亲近程度”。
具有高接近中心性的节点是信息交流者，比如交通枢纽、邮局等。
介数中心性是指节点在网络中作为中转点的频率，是网络传输过程中经过该节点的比例。
具有较高介数中心性的节点是信息流转关键点，如物流中心、银行结算中心等。
PageRank是一种网页排名算法，它将网页之间的链接看作网络中的边，网页的排名取决于它的链接和被链接的次数，反映了节点的“权威性”。
2、基于中心性的算法基于中心性的关键节点识别算法主要是基于节点的重要程度、影响力和地位等方面进行分析，通过计算节点的统计量和运算，对节点进行排序和评价。
主要用到的指标有介数中心性、k-shell分解、eigenvector centrality等。
k-shell分解算法是一种分层的算法，通过不断去掉网络的边，将网络分解成由最外层至中心的若干个层级，具有高度中心性的节点属于最核心的层级。
社会网络分析的理论基础和研究方法
社会网络分析的理论基础和研究方法第一章：社会网络分析的理论基础社会网络分析是一种研究社会现象的方法，它强调“关系”，而不是“个体”。
社会网络分析理论基础主要基于三个方面，分别是社会关系理论、数学模型理论和复杂网络理论。
1. 社会关系理论社会关系理论是社会网络分析的基础。
它描述了个体之间的相互关系、交换和相互依存关系。
社会关系理论的基本概念是“关系”，即一个人与其他人之间的联系，可以是亲戚、朋友、同事、同学等。
社会关系理论中有两个重要的概念，分别是强关系和弱关系。
强关系是指关系密切、联系紧密和互动频繁的关系。
例如家庭成员、亲戚、好友等。
弱关系则表示关系不太密切、联系不太频繁和互动不太深入的关系。
例如同学、同事等。
2. 数学模型理论数学模型理论认为社会网络是一个复杂的系统，需要运用数学和图论模型进行分析和描述。
社会网络的数学模型主要有以下几种：（1）图论模型：利用图论模型，将个体之间的联系表示为图中的连线，从而分析社会网络的结构和特征。
（2）随机图模型：随机图模型是一种随机生成网络的模型，它可以模拟人际网络的结构和特征，从而帮助人们深入理解社会网络。
（3）小世界模型：小世界模型是一种特殊的随机网络模型，它模拟了社会网络中强关系和弱关系的特征。
它可以用来研究社会网络的结构和演化。
3. 复杂网络理论复杂网络理论是研究各种复杂系统的理论框架，它将社会网络看作一个复杂系统，并通过研究网络的拓扑结构、动力学和演化规律等，来分析社会网络的特征和动态过程。
复杂网络理论中，有几个重要的网络模型：（1）无标度网络模型：无标度网络模型是指网络中节点的度数符合幂律分布的网络模型。
这种网络模型能够解释社会网络中中心节点的重要性。
（2）交错构型模型：交错构型模型是一种基于节点属性的网络模型，它能够解释社会网络中不同人群之间的联系。
（3）社区检测算法：社区检测算法是一种可以将网络划分成若干个互相独立的社区的算法。
它能够帮助我们理解社交网络中的群体行为。
数据结构的社会网络分析
数据结构的社会网络分析
网络模型与仿真
网络模型与仿真
网络模型概述
1.网络模型是描述和模拟网络行为和结构的工具。 2.常见的网络模型包括随机网络模型、小世界网络模型和无标 度网络模型等。 3.网络模型的选择需要根据具体研究问题和数据特征来决定。
网络仿真技术
1.网络仿真可以模拟网络行为和性能，用于预测和优化网络结 构和行为。 2.网络仿真需要考虑网络拓扑、协议、流量等多个方面的因素 。 3.常用的网络仿真工具有NS-3、OMNeT++等。
▪ 数组
1.数组是一种线性数据结构，具有连续的内存空间，支持随机 访问。 2.数组的主要操作包括初始化、访问和修改，时间复杂度分别 为O(1)、O(1)和O(n)。 3.数组的缺点是插入和删除操作需要移动大量元素，时间复杂 度较高。
数据结构基础
▪ 链表
1.链表是一种非线性数据结构，由多个节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针 。 2.链表的主要优点是可以高效地进行插入和删除操作，时间复杂度为O(1)。 3.链表的缺点是访问元素需要遍历链表，时间复杂度为O(n)。 以上内容仅供参考，建议查阅专业书籍或者咨询专业人士获取更全面和准确的信息。
中心度测量
中心度测量
中心度测量概述
1.中心度测量是社会网络分析的重要工具，用于量化个体或组 织在网络中的重要性或影响力。 2.中心度测量可以揭示网络中的关键节点，这些节点往往对网 络的整体结构和功能具有重要影响。 3.不同的中心度测量方法关注不同的网络特性，如度数中心度 、接近中心度和介数中心度等。
▪ 图的构建
1.图的构建可以通过读取外部数据、手动添加顶点和边等方式 实现。 2.在构建图时，需要考虑图的连通性、有向无向等因素，以及 顶点和边的属性信息。 3.针对大规模社会网络，需要采用高效的图构建算法，以保证 构建时间和空间的效率。
社会网络分析的研究方法与应用
社会网络分析的研究方法与应用第一章：引言社会网络分析是指通过对个体及其关系进行测量和分析，研究整个社会网络结构以及成员之间的互动和关系的一种方法。
近年来，随着社交网络的兴起和人们对社交关系的依赖程度的不断提高，越来越多的人开始关注社会网络分析方法的应用。
本文将介绍社会网络分析的研究方法及其在现实生活中的应用，以便更好地理解社会网络分析的实际意义。
第二章：社会网络分析的基本概念2.1 社会网络社会网络是指由个体和他们之间的关系构成的网络结构。
其中，个体可以是个人、群体、国家等不同的社会单元。
2.2 社会网络关系社会网络关系指不同个体之间的联系，这些联系可能是亲属关系、友谊、同事、业务关系等。
2.3 社会网络结构社会网络结构指社会网络中个体和关系之间的模式。
社会网络结构可能呈现为较稠密的聚集结构，也可能是较松散的分散结构。
2.4 社会网络分析方法社会网络分析方法是指通过对社会网络中个体和关系的测量和分析，以数据化的方式对社会网络结构和群体关系进行分析的方法。
在社会网络分析中，主要涉及到度中心性、介数中心性、紧密度等参数的测量。
第三章：社会网络分析的应用3.1 商业应用社会网络分析在商业领域中有着广泛的应用。
通过对社会网络中关系的建模，可以帮助公司找到合适的营销领域、新的市场机会和扩大业务范围的路径。
此外，社会网络分析还可以用于分析市场需求和竞争对手的关系，帮助企业预测未来发展趋势。
3.2 社交网站应用社交网站逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
通过在社交网站上建立自己的社交网络，人们可以轻松地与朋友、家人、同事等保持联系。
社交网站的发展也促进了社会网络分析的应用，通过在社交网站上获取数据，可以更好地分析个人之间的社交关系，并为社交网站提供更好的个性化服务。
3.3 政治和社会应用社会网络分析在政治和社会研究领域具有重要意义。
通过对政治和社会网络结构的分析，可以了解个人之间的互动关系和社会动态，也可以帮助政府了解民众的态度和观点，在政策制定方面提供重要的参考。
网络分析与社会网络
网络分析与社会网络社会网络是人类社会中的重要组成部分，而网络分析是对这些社会网络进行研究和分析的方法和工具。
网络分析旨在揭示社会网络中的关系、结构和动态，并帮助我们更好地理解社会互动、信息传播和决策过程。
一、社会网络的定义和特点社会网络是由个体或组织之间的关系所构成的网络结构。
这些关系可以是各种形式的连接，如亲属关系、友谊关系、合作关系等。
社会网络的特点包括以下几个方面：1. 关系：社会网络的核心是人与人之间的关系，这些关系可以用边来表示，边上的权重可以表示关系的强弱。
2. 结构：社会网络的结构是指个体之间关系的模式和组织方式，包括密度、集聚程度、中心性等指标。
3. 动态：社会网络是动态变化的，随着时间的推移，个体之间的关系可能发生变化，并影响整个网络的演化。
二、网络分析方法和工具网络分析是利用数学、统计和计算机科学的方法来研究和分析社会网络。
下面介绍几种常用的网络分析方法和工具：1. 社会网络分析：社会网络分析是对社会网络中的关系进行可视化和定量分析的方法，常用的指标有度中心性、接近中心性、介数中心性等。
2. 社区发现：社区发现是识别社会网络中团体结构的方法，即将网络中具有密集关系的节点划分为一个个社区或群体。
3. 基于Agent的模拟：基于Agent的模拟是通过建立代理人模型来模拟和研究社会网络中的行为和决策过程。
4. 复杂网络理论：复杂网络理论是研究复杂系统中网络结构和动态性质的数学理论，可以帮助我们更好地理解和分析社会网络的结构和演化机制。
三、网络分析在不同领域的应用网络分析在不同领域具有广泛的应用，下面介绍几个典型的应用领域：1. 社交媒体分析：社交媒体上的用户之间形成了庞大的社交网络，网络分析可以帮助我们揭示社交媒体上信息传播、意见领袖和用户行为等方面的规律。
2. 组织管理：企业和组织内部也存在着丰富的社会网络关系，网络分析可以帮助组织管理者了解员工的合作关系和信息传播路径，优化组织结构和决策流程。
社会学社会研究方法大学期末论文 数字化时代的社会网络分析
社会学社会研究方法大学期末论文数字化时代的社会网络分析现代社会的发展离不开数字化时代的蓬勃发展，人们生活、交流方式的改变使得社会网络分析成为了社会学研究的重要工具。
社会网络分析是一种系统性的方法，通过分析人际关系的网络结构和模式，揭示社会中的联系、交流和影响，对于探究社会结构和社会现象具有重要意义。
本文将探讨数字化时代的社会网络分析的意义、方法和应用。
一、社会网络分析的意义社会网络分析的核心思想在于人际关系的重要性。
在数字化时代，人们通过互联网、社交媒体等平台进行频繁的交流和互动，形成了庞大的虚拟社交网络。
社会网络分析可以通过收集和分析这些数据，揭示出人们之间的连接模式和关系强度，从而理解社会中群体之间的互动、意见领袖的形成以及信息传播的机制。
这对于解读社会结构、分析社会问题和预测社会行为都有着重要的意义。
二、数字化时代的社会网络分析方法数字化时代的社会网络分析方法与传统方法相比，主要区别在于数据的获取和处理。
传统的社会网络分析依靠问卷调查、采访等手段，而数字化时代的社会网络数据可以通过网络爬虫、数据挖掘和机器学习等技术获取，具有更高的效率和准确性。
基于数字化数据，社会网络分析可以应用多种方法，包括图论、中心性分析、社群检测、影响力分析和信息扩散模型等。
这些方法的结合应用，可以深入挖掘网络中的关系和模式，从而进行更深入的研究和分析。
三、数字化时代的社会网络分析应用数字化时代的社会网络分析在多个领域都有广泛的应用。
在社会学领域，可以应用于社会关系的建立和维护、社交媒体的使用和影响、信息传播和舆论形成等研究。
在商业领域，可以通过分析社交网络，推断用户的兴趣和需求，为营销和推广提供参考。
在政治领域，可以应用于选民倾向的研究、选举结果的预测，甚至是政治动员和社会运动的分析等。
此外，社会网络分析还可以应用于教育、医疗、社会工作等领域，为这些领域提供更准确的数据和决策支持。
四、数字化时代的社会网络分析挑战与前景数字化时代的社会网络分析虽然带来了许多机遇，但也面临着一些挑战。
社会网络分析与推荐系统研究
社会网络分析与推荐系统研究第一章引言社会网络分析（Social Network Analysis，简称SNA）是一种通过收集和分析个体之间的关系来研究社会结构的方法。
社会网络分析在各个领域中得到了广泛应用，如社会学、管理学、信息科学等。
随着互联网的普及，人们在社交媒体上的交流和信息传播越来越频繁，社会网络分析也逐渐与推荐系统结合起来，形成了社交网络推荐系统。
第二章社会网络分析2.1 社会网络的概念与特点社会网络是指个体之间通过某种关系连接起来的网络结构。
在社交网络中，个体可以是人、组织、社区等，关系可以是友谊、合作、信任等。
社会网络具有规模大、连通性强、动态变化等特点。
2.2 社会网络分析方法社会网络分析的方法包括基本网络度量、社团检测、信息传播分析等。
基本网络度量用于描述网络的整体特征，如节点度、聚集系数等；社团检测是指通过网络中节点之间的连接关系，将网络划分为若干子社团；信息传播分析则用于研究网络中信息的传播路径和影响力。
第三章推荐系统3.1 推荐系统的定义与分类推荐系统是一种根据用户的偏好和历史行为，为其推荐个性化物品或内容的系统。
根据推荐算法的不同，推荐系统可以分为基于内容的推荐系统、协同过滤推荐系统、混合推荐系统等。
3.2 推荐算法推荐算法是推荐系统的核心，常见的推荐算法包括协同过滤算法、基于内容的推荐算法、矩阵分解算法等。
这些算法通过分析用户的历史行为和物品的特征，寻找出用户的潜在兴趣，从而为其推荐相似的物品。
第四章社交网络推荐系统4.1 社交网络推荐的研究意义社交网络推荐系统结合了社会网络分析和推荐系统的方法，可以更准确地推荐用户感兴趣的内容和与其具有关系的人。
这种系统在电子商务、社交媒体等领域具有重要的应用价值。
4.2 社交网络中的用户关系建模社交网络中的用户关系建模是社交网络推荐系统的关键问题。
传统的推荐系统主要基于用户的历史行为进行推荐，而社交网络推荐系统则更注重用户与他人之间的关系。
社会网络分析的方法研究
社会网络分析的方法研究社会网络分析是从社会学、心理学等角度来探索人际关系、组织结构、社会交往等方面的学问。
它已经成为了一门独立的研究领域，很多学者也在不断探索与完善其中的方法。
本文将从方法的角度对社会网络分析做一个探讨。
一、社会网络分析的基础概念在讨论社会网络分析的方法之前，先来简单了解一下社会网络分析的基础概念。
社会网络是由一些互相联系的个体组成的，其中的联系可以是同一种类的关系，也可以是不同种类的关系。
社会网络分析主要研究社会网络的格局、结构、演化以及影响机制等问题。
社会网络的一个基本概念是节点，也就是网络中的个体；节点之间的连接即为边。
社会网络分析主要通过以下程序来分析网络的特性：1. 确定网络中所有的个体以及它们之间的连接方式。
2. 描述网络的拓扑结构，包括贴心度、中心度、密度等。
3. 根据结点之间的相互作用或者流动来研究各种社会问题。
二、社会网络分析的方法社会网络分析有很多的方法论，其中常见的几种包括：1. 社会网络可视化社会网络可视化是一种通过图像展示关系网络的方法。
通过这种方式，可以直观地查看网络中各节点之间的联系和分布情况，比较容易发现网络的特点和结构特征。
社会网络可视化技术的主干在于社会网络可视化软件，目前，已有许多自由开源的社会网络可视化软件，如 Gephi、Graphia、Pajek 等，这些软件都支持自定义布局和样式，可以很好地满足社会网络分析者的需求。
2. 可靠网络设定有时候，社会网络中存在着一些与主体无必要关联的节点，这些节点会对分析结果产生影响，被称为“噪音节点”。
可靠网络设定技术即是为了去除这些无用的噪音节点。
可靠网络设定可视为是一种筛选方法，它透过一系列的步骤去除噪音节点，使研究者集中精力分析有用的节点和边，确保分析的结论更加准确和可靠。
3. 贴心度和中心度在社会网络分析中，贴心度和中心度通常被用来描述一个节点在网络中的重要性。
贴心度指的是一个节点与其他节点的连接数量，而中心度则指的是该节点在整个网络中的核心位置。
社会网络分析方法
社会网络分析方法社会网络分析是一种研究社会结构和关系的方法，通过分析个体之间的联系和互动，揭示出社会网络中的模式和规律。
社会网络分析方法在社会学、心理学、管理学等领域有着广泛的应用，可以帮助人们更好地理解社会关系、组织结构和信息传播。
首先，社会网络分析方法主要包括网络数据的收集和整理、网络结构的分析和可视化、以及网络动态的模拟和预测。
在进行社会网络分析时，首先需要收集相关的网络数据，可以通过调查问卷、采访、观察等方式获取个体之间的联系和互动信息。
然后，将这些数据进行整理和处理，构建起网络结构模型，通过分析网络中的节点、连边、群体等属性，可以揭示出网络的结构特征和关键成员。
同时，利用可视化工具，可以直观地展现出网络的拓扑结构和关系密度，帮助人们更好地理解和分析网络的特点和演化规律。
其次，社会网络分析方法可以帮助人们揭示出社会网络中的信息传播、影响力传递、权力结构等重要特征。
通过分析网络中个体之间的交互和信息流动，可以揭示出信息在网络中的扩散路径和影响范围，帮助人们更好地理解信息传播的机制和规律。
同时，通过分析网络中个体的中心度、权威度等指标，可以揭示出网络中的权力结构和影响力传递路径，为组织管理、社会政策制定等提供重要参考依据。
最后，社会网络分析方法还可以帮助人们进行网络动态的模拟和预测，通过建立网络演化模型，可以模拟网络中个体之间的互动和关系变化，预测网络的发展趋势和演化规律。
同时，通过对网络中的关键节点、关键路径等进行分析，可以揭示出网络的脆弱性和抗干扰能力，为网络管理和维护提供重要参考依据。
综上所述，社会网络分析方法是一种重要的研究方法，可以帮助人们更好地理解社会关系、组织结构和信息传播。
通过收集和整理网络数据，分析和可视化网络结构，揭示出网络中的信息传播、影响力传递、权力结构等重要特征，以及进行网络动态的模拟和预测，社会网络分析方法为人们提供了一种全新的视角和思路，为社会学、心理学、管理学等领域的研究和实践提供了重要的方法支持。
社交网络中的社会网络分析研究
社交网络中的社会网络分析研究随着互联网技术的不断发展，社交网络已成为人们生活、工作和社交的主要方式之一，而社交网络中的社会网络分析研究也日益成为学术界和商业应用领域的研究热点。
本文将从定义社交网络和社会网络入手，介绍社会网络分析的概念、分析方法和应用，并探讨社交网络中的社会网络分析研究的现状和未来发展趋势。
一、社交网络和社会网络的定义社交网络是指由人们通过互联网建立和维护的一种社交结构，即通过人与人之间的连接构成的复杂网络结构。
而社会网络，是指人与人之间的关系网络，其中包括亲属、朋友、同事、邻居等多种类型的关系。
可以说，社交网络是社会网络的数字化呈现。
二、社会网络分析的概念和方法社会网络分析是一种基于图论和统计学的分析方法，主要用于研究人类社会中的关系网络。
社会网络分析将人们之间的关系看作是节点之间的联系，通过节点之间的连边来表示他们之间的关系。
在社会网络分析中，节点代表人，而连边则代表人与人之间的关系。
社会网络分析的主要方法包括社会网络可视化、社会网络度量、社会网络因素分析、社会网络演化模型等。
其中，社会网络可视化是指将一个社会网络可视化的过程，可以通过图形呈现社会网络的结构和重要节点。
社会网络度量则是评价社会网络中节点和连边的指标，比如节点的度、介数、接近中心度等。
社会网络因素分析则可以将节点划分为不同的社区，探究社区间的关系。
而社会网络演化模型则可以模拟社会网络的演化，并预测未来社会网络的发展趋势。
三、社会网络分析的应用领域社会网络分析在学术界和商业应用领域都有广泛的应用。
在学术界中，社会网络分析可以用于研究社会结构、社会动态、社会认同等方面的问题。
比如，社会网络分析可以分析社会网络中的结构空间、社区信息、社会信任等问题。
在商业领域中，社会网络分析可以用于推荐系统、网络营销和社交媒体分析等方面的问题。
比如，社会网络分析可以帮助企业了解客户需求和喜好、推荐商品或服务、营销策略优化等。
四、社交网络中的社会网络分析的现状和未来发展趋势随着社交网络的普及，社交网络中的社会网络分析也越来越受到学术界和商业应用领域的关注。
社会中心性与网络分析研究
社会中心性与网络分析研究在现代社会中，社交网络的影响力越来越大，许多研究者和企业都通过网络来获取资源，建立人脉。
而社会网络的特点之一就是它们产生的“中心性”。
这种中心性可以是节点或者组织或者人，它代表了网络中最重要和最具有影响力的部分。
社交网络中的中心性被认为是网络分析的重要领域之一，而社会中心性则是网络分析中最为重要和研究领域最广泛的概念之一。
它可以作为一个指标来分析社交网络中个体的影响力和重要性，通过社会中心性指标，研究者可以对个体或组织在网络中的位置、影响力、命运和生命力等进行分析。
此外，社会中心性指标还可以用于评估网络或分析网络部分。
目前，社会中心性的研究已经进入了定量和定性分析领域，应用于各种社会科学领域的研究，包括社会学、政治学、经济学、心理学、管理学、信息学和生物学等。
社会中心性的研究涵盖了许多方面，其中最常用的指标包括：度中心性、接近中心性、介数中心性、特征向量中心性、PageRank算法和HITS算法等。
度中心性是最简单且最广泛使用的社会中心性指标之一。
它表示节点在网络中的重要性或连通性，可以直接度量一个节点的邻居节点的数量。
节点的度值越高，就表示该节点在网络中越重要。
在社交网络中，度中心性可以被用来衡量个体在同龄人中的受欢迎程度。
例如，一个节点被许多其他节点所连接，就代表他在网络中的影响力很高。
接近中心性则是另一种常见的社会中心性指标。
接近中心性的主要思想是，对于一个节点而言，如果它与网络中的其他节点之间的距离越短，那么它在整个网络中的影响力就会越大。
在人际关系网络中，接近中心性通常被用来衡量一个人在社交圈中的重要程度。
例如，在一个大型的社交网络中，如果一个人与社交网络中的其他节点之间的距离越近，那么他就会更容易被其他人注意到并产生更大的影响力。
介数中心性是解释社会网络的另一个关键指标。
介数中心性可以被用来找出社交网络中的关键节点或桥梁。
这些关键节点在网络中扮演着重要的角色，因为它们连接着不同的群体或部分。
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社会网络的静态特征：度分布
对于规则网络来说，由于每个节点具有相同的度，所以其度分布集中 在一个单一尖峰上，是一种Delta 分布。对规则网络的随机化会使这个 尖峰变宽。 对于完全随机网络来说，度分布具有泊松分布的形式。在这一类网络 结构中，每一条边的出现概率是相等的，因此大多数节点的度是基本 相同的，并接近于网络平均度<k>。远离峰值的度分布则按指数形式 急剧下降。
A = {aij }
N ×N
可以定义为
1, (vi , v j ) ∈ E aij = 0, (vi , v j ) ∉ E
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16
对于一个N阶简单无向图G，其邻接矩阵具有以下性质：
① A 是一个主对角线上的元素皆为0，其余元素为0或1的对角矩 阵，且A的任何一行（列）的元素之和都等于其相应节点的度。
T
cij = ∑ ail a jl
l =1
N
表示图G中的某种节点个数，这种节点的邻边中有两条邻边分别 以 vi 和 v j 为起点。 ③若记 表示图G中的某种节点个 N × N ，则 l =1 数，这种节点的邻边中有两条邻边分别以 vi 和 v j 为终点。
AT A = F =
{ fij }
fij = ∑ ali alj
12
v ∈ V， e∈ E 假设图G=（V，E）是一个简单图，
。
割点：若去除节点v，使原来连通的图变成不连通或分支数有增 加，即ω（G－v）＞ω（G）
割边（桥）：若去除边e（但不去除端点）后，使图G变为不连 通或使得ω（G－e）＞ω（G）
块：不含割点的连通图（连通分支） 图G的块：图G的不含割点的最大连通分支
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社会网络的静态特征：节点的度
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社会网络的静态特征：网络的平均度
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社会网络的静态特征：网络的平均度
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社会网络的静态特征：网络的平均度
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社会网络的静态特征：网络的平均度
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社会网络的静态特征：度分布
度分布函数p(k): 为网络中度为k的节点在整个网络中所占的比率，也 就是，在网络中随机抽取到度为k的节点的概率。
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社会网络的静态特征：节点的聚类系数
在无向简单图中，设节点v的邻集为N(v), |N(v)|=ki，则节点v的聚类系 数定义为这ki 个节点之间存在边数Ei 与总的可能边数ki (ki -1)/2之比， 反映节点v的邻点间关系的密切程度，即：
Ci =
2 Ei ki (ki − 1)
对于有向网络来说，这ki 个节点间可能存在的最大边数为ki (ki -1)， 的 则此时节点v的聚类系数为： E
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社会网络的静态特征：度分布
很多统计实验表明，大多数现实网络的度分布并不像随机网络那样出 现泊松分布，特别是对于大尺度的网络体系，如WWW、MSN等，都 具有幂指数形式的度分布。
p(k ) ∝
1 kγ
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幂律分布的商业价值：长尾理论
长尾理论是网络时代兴起的一种新理论，由美国人克里斯·安德森提出。长尾理 论认为，由于成本和效率的因素，过去人们只能关注重要的人或重要的事，如果用 正态分布曲线来描绘这些人或事，人们只能关注曲线的“头部”，而需要更多的精 力和成本才能关注到处于曲线“尾部”的大多数人或事实。 而在网络时代，由于关注的成本大大降低，人们有可能以很低的成本关注正态分 布曲线的“尾部”，关注“尾部”产生的总体效益甚至会超过“头部”。即众多小 市场汇聚成可与主流大市场相匹敌的市场能量。安德森认为，网络时代是关注“长 尾”、发挥“长尾”效益的时代。 《长尾理论》：如何在信息化的网络时代低成本、大规模、高质量地满足个性 化需求。这里要强调的是，在商业上电子商务不仅仅是网络零售，B2C（Business To Customer）的商业模式是传统工业经济时代大规模、流水线、标准化、低成本 的运作模式，“长尾理论”告诉我们的是未来真正的商业模式应该是C2B（Custo mer To Business），如何让目标消费者自己主动找到需要的个性化服务和产品才 是数字时代面临的商业挑战。本质上，长尾理论是对复杂网络幂律特点的通俗解释。
2 C A = {cij }N ×N ，则矩阵C的主对角线上的元素为 ②若记 =
= cii
= j 1
= a = a ∑ = a ∑a ∑
ij
N
N 2 ij ji ij = j 1= j 1
N
ki
可见对角线元素 cii 恰好为相应节点 vi 的度 ki 。 k ③ 对于任意非负整数k， A 中的第i行第j列元素表示图G中连接节 点 vi 和 v j 的长度为k的路径的数目。
社会网络分析与算法研究
公共邮箱：buptsna@ 团队分组
passwd: social2013
第二章 网络的表示：图论与矩阵论
3
4
5
1.5.1 图的基本概念
无向图————有向图 加权图————无权图 无权图可以看成每条边的权值均为1的等权图
6
8
邻边：从同一个节点伸向其他不同节点的边 邻点：同一条边的两个端点互称 关联：一条边上的节点和该条边的关系 简单图：不存在重边和自环的图 复图：存在重边或自环的图 完全图：所有节点对（对于有向图是指起点终点对） 之间均有一条边连接的简单图 N阶无向完全图有N（N－1）/2条边 N阶有向完全图有N（N－1）条边
i
10 10
2.连通性
连通图：图G中任意每对vi、vj节点之间都有至少一条路径存在。
图G的一个连通分支：若G中的任意两个节点属于且仅属于节点子 集Vi时才连通，则称图G中由Vi及其连边组成的子图Gi.
Ω ω ω
非连通图：图G中至少有一对节点之间不存在路径。
常被用于表示图G的分支数 =1的图称为连通图 >1的图称为非连通图
N
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一个加权简单图的邻接矩阵 A = {a }
ij
N ×N
可以定义为
ωij , (vi , v j ) ∈ E aij = ∞ (vi , v j ) ∉ E 0或,
ω 表示边 e = (v , v ) 上的权值（即边权），在相似权含 其中， 义下，两节点无连接，权值为0；而在相异权含义下，两节 点无连接，权值取∞，它表示一个计算机允许的、大于所有 边上权值的数。
D = max dij
1≤i , j ≤ N
平均路径长度L ：定义为所有节点对之间距离的平均值。它描述了 网络中节点间的平均分离程度，即网络有多小。也称为网络的特 征路径长度。 N N
1 L = 2 ∑∑ dij N = i 1= j 1
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对于无向简单图来说，dij = dji 且 dii=0 则 平均路径长度的公 式为：
对于任何图G，节点数N、边数M和分支数ω满足
M ≥ N −w
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在有向图中，图的连通性被分为三种：弱连通、单连通和强连通。 有向图的底图：将有向图的所有边去除方向性所得到的无向图 弱连通有向图：底图是连通图的有向图
单连通有向图：在一个有向图中，任意两个节点vi、vj，若只存在vi到 vj或者vj到vi路径 强连通有向图：若vi、vj之间存在可互达的路径 从节点vi到vj的距离：从vi到vj的路径中需要经历的最少边数 从节点vi到vj的最短路径：对应的路径 图G的直径：所有节点对的距离中的最大的距离
ij ij i j
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2. 关联矩阵 关联矩阵描述了节点与边的关联关系，图G的关联矩阵B 是一个N×M 阶矩阵。
对于无向网络
B = {bij }
N ×M
的定义如下：
ej ∈ E 1, vi ∈ V 与关联 bij = ej ∈ E 0, vi ∈ V 与不关联
无向图的关联矩阵具有以下性质： ①关联矩阵中每列元素之和为2，即G中每条边都有唯一的两 个端点。 ②关联矩阵中第i行中1的个数等于节点 vi 的度 ki 。 集。 ③关联矩阵中第i行中1对应的边组成的集合为节点 vi 的关联 ④关联矩阵中，若两列相同，则它们对应的边为平行边。
微软MSN 全球活跃用户相隔距离分布图： 1000名随机用户，平均距离约为6.6
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平均距离与先宽搜索
先宽搜索（广度优先搜索算法）: 对于较复杂的网络需要系统化的 方法来计算节点间的距离：以某一节点为出发点，优先访问所有与之相邻
的节点。
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平均距离与先宽搜索
算法过程： （1）首先定义你的每个朋友与你的距离为1. （2）其次，找到他们所有的朋友（排除其中已是你朋友的人），并定义他们 与你的距离为2. （3）然后，再找到（2）中所有人的朋友（需排除已经在1和2中出现过的 人），并定义他们与你的距离为3. （4）依次类推，按次序访问，每次访问与刚才被访问过的节点相邻但未曾被 访问过的节点，直到所有相邻的节点均被访问过为止。 广度优先搜索算法可以广泛应用与任何图结构：只需按照分级的方式， 一级一级的搜索，当访问过一级节点后，再根据与该级节点相邻但与之 前节点均无重复的节点建立新的级，以此类推。
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路径、简单路径、基本路径 图G中的第k条路径（链、途径）是指由图中的节点 和边交替出现而构成的有限序列 wk = (v0e1v1e2v2 vn −1en vn ) 路径 wk 的起点：v0 路径 wk 的终点：vn 路径 wk 的内点：其余节点 v (1 ≤ i ≤ n − 1) 路径 wk 长：序列中边的条数 由于简单图中不存在重边，所以简单图中的第k条路 径可以完全由经过的节点序列表示，所以 wk 可简记为 wk = (v0 v1v2 vn −1vn ) 。
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社会网络的静态特征：平均距离
最短路径（Shortest path）: 两个节点之间边数最少的路径。 最短路径的长度称为两点间的距离，用dij 表示。它的倒数1/ dij 称为的节点Vi 与Vj 之间的效率，通常效率用来度量节点间的信息 传递速度。 网络的直径（Diameter）D定义为所有距离dij 中的最大值：