ucinet中核心与边缘的划分标准
UCINET
(2)数据的展示及描述包括： Browse数据矩阵浏览 Display：在计算机屏幕上展示UCINET数据库 Describe：对数据进行描述。如描述数据的规模、 维度、类型及标签等。
（3）数据的提取、移动、开包与合并，包括： Extract ：数据抽取。该操作允许从一个数据矩阵中抽取出部分数据 （Extract submatrix）。 Remove ： 移 除 UCINET 数 据 库 。 包 括 两 个 选 项 ： 一 是 移 除 孤 立 点 （isolates）,选择它即可移除网络中的孤立点，从而得到关联图；二是移 除与他者联系很少的点。即pendants，孤伶点。 Unpack对一个包含多种关系的矩阵数据进行开包处理，分成多个独立的 矩阵数据文件并加以保存，从而便于对单个矩阵进行分析 Join：把一系列UCINET数据合并成一个数据文件，将多个单独的矩阵或 多元矩阵合并成一个多元关系矩阵。（在合并的时候矩阵的行列数要相 等，否则不能合并）
件。
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download
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版本无须安 装,打开即可使用。
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。另外， UCINET最新版本为UCINET
融入引文内容的期刊耦合分析_李秀霞
融入引文内容的期刊耦合分析
■ 李秀霞 马秀峰 程结晶 日照 276826 曲阜师范大学传媒学院
*
摘要： ［ 目的 / 意义］ 期刊耦合分析是从期刊吸收知识的共性进行期刊研究的方法， 由于来源知识的分散性 提出一种融入引文内容信息的期刊耦合分析法 。［ 方 使得期刊耦合分析的应用效果较差 。为改善其应用效果， 该方法通过提取代表期刊引文内容的特征词， 并通过融合函数将其融入传统的期刊耦合分析中 。 以 法 / 过程］ 图书情报学 17 种核心期刊为研究对象， 分别构建了融入引文内容信息前 、 后的期刊网络， 对两种期刊网络进行 多维尺度分布对比 、 块模型划分对比 、 核心 － 边缘结构对比 。［ 结果 / 结论］ 结果发现， 融入引文内容信息后期刊 耦合分析的网络特征有了明显改善， 其期刊分析能力得到显著提升 。 关键词： 期刊耦合分析 分类号： G250 DOI： 10． 13266 / j． issn． 0252 － 3116． 2016． 11． 014 内容分析 融合函数 社会网络分析
100
J］ ． 图书情报工作， 2016 ， 60 （ 11 ） ： 100 － 106． 李秀霞， 马秀峰， 程结晶． 融入引文内容的期刊耦合分析［
2
2． 1
C? JCA 方法
CJCA 方法实现的可行性 20 世纪中期， 情报学家们开始将内容 分 析 法 从
用第三种期刊的次数作为两期刊的耦合强度； 进而构 建期刊耦合矩阵， 并转化为期刊耦合相关矩阵 A ij 。 （ 2 ） 从 期 刊 文 献 题 名、 摘 要、 关键词中抽取特征 将每种期刊对应的特征词转换为特征词向量模式 词， jn ［ （ word1 ， freq1 ） ， （ word2 ， freq2 ） ， …］ ， 进而形成期刊 － 特征词向量空间， 如第 n 个期刊的期刊 － 特征词向量 f2 ， …， fm ｝ ， 空间表示为 j n = ｛ f1 ， 其中 f m 为第 m 个特征 词 w m 在期刊 j n 中出现的次数 。 （ 3 ） 构建学科领域的期刊 － 特征词矩阵并转化为 期刊内容相关矩阵 B ij ， 以此作为 A ij 的权重系数。 （ 4 ） 计算加入权重后的期刊相似度， 即利用融合 函数构建融入引文内容后的期刊相似度矩阵 A ij ' ， 融合 函数为 A ij ' = （ ± ） A ij ·B ij 。为避免引用关系是负相关 、 内容关系也是负相关造成的负负得正呈正相关情况的 发生， 我们对融合函数中（ ± ） 符号的取值设定如下规 则， 即： A ij 与 B ij 同 为 正， 结 果 为 正， 一 正 一 负， 结果为 负， 两者同为负， 结果为负 。 （ 5 ） 分别构建融入引文内容前 、 C-JCA 后的 JCA、 JCA 两种方法的期刊网络 期刊耦合网络， 比较 C-JCA、 JCA 方法的有效性 。 特征， 分析 C-
Ucinet_6_安装使用指南(睿驰原创)
北京环中睿驰科技有限公司Ucinet软件操作指南安装、激活、使用方法QQ:971307775 Email: ss@欢迎交流联系沈帅5/2/2012主要介绍UCINET软件的安装方法、激活方法、用途特点介绍以及一个完整的建模实例。
1Ucinet软件操作指南1.1安装步骤1.1.1步骤一安装软件●Ucinet 6 Windows版本安装软件包名称为：UcinetSetup.exe，点击该软件安装包，然后弹出下边界面之后点击允许运行：图一●然后弹出如下界面，选择安装目录：图二●然后点击Next，选择安装文件夹名称：图三●点击Next，开始进行软件配置，完成安装。
图四点击next，完成Ucinet的安装，然后点击finish即可启动软件：图五1.1.2软件激活方法：●点击Install之后，在Help页面中选择Register注册按钮，然后输入购买时使用的UserID和RegistrationCode，具体如下：图六●激活成功之后，会提示激活成功。
1.2软件介绍1.2.1用途UCINET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。
基于维基百科的社会网络分析研究
基于维基百科的社会网络分析研究倪奕;余淮;陈侃;朱培栋【摘要】SNA analyses the relationship of users in social network,based on which visualize the potential relationship and structure features in a more direct way. It is based on information snatched from Wikipedia. Three kinds of social network were built and analyzed u-sing SNA methods. Each of the three focuses on different kind of relationships,relationship of related reaches,relationship of technologies in computer network and relationship of scientists. Information of 80 scientists who have made valuable contribution to computer science were collected and analyzed. The result shows that most of them are not in the core and seldom cooperating with others. Besides,although some technologies have little subfields, they have more space to exploit and may become the "hot point" in the future.%社会网络分析是研究社会关系的一种新兴的研究方法,它能够对社会网络中行为者之间的关系进行量化分析,以可视化的图形展示行为者之间的深层次关系及描述群体关系的结构.基于维基百科抽取信息,建立辞典,然后构建了计算机网络技术关联网络、相关科研人员人际关系网络以及计算机网络技术与科学家关系网络三个社会网络,并对这三个网络用社会网络分析方法进行研究.发现搜集的当今80位在计算机领域有杰出贡献和影响力的科学家中很大一部分并不处于核心地位,说明他们与其他科学家合作的次数较少.而某些计算机网络技术其子技术或分支较少,但是其发展空间比较大,有可能成为未来的“热门”.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2011(021)012【总页数】5页(P1-4,8)【关键词】社会网络分析;维基百科;计算机网络技术【作者】倪奕;余淮;陈侃;朱培栋【作者单位】国防科学技术大学计算机学院,湖南长沙410073;国防科学技术大学计算机学院,湖南长沙410073;国防科学技术大学计算机学院,湖南长沙410073;国防科学技术大学计算机学院,湖南长沙410073【正文语种】中文【中图分类】TP310 引言社会学大师怀特在研究人类关系网中提出社会网络分析方法(SNA)，经过伯曼、布里格和弗里曼等人的不断完善，现广泛应用于人类学、社会学、经济学和情报学等领域［1］。
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 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核心度公式
ucinet核心度公式
【最新版】
目录
1.UCINet 简介
2.核心度公式的定义
3.核心度公式的计算方法
4.核心度公式的应用案例
5.总结
正文
【UCINet 简介】
UCINet 是一款用于网络科学研究的软件，主要用于分析和可视化复杂网络。
在网络科学领域，研究者们通常关注网络中的中心节点，即核心节点，因为它们对整个网络的稳定性和连通性具有重要影响。
因此，如何准确地识别核心节点成为网络科学研究的一个重要问题。
【核心度公式的定义】
核心度（Core Number）是衡量一个节点在网络中的重要程度的指标，它是指该节点的邻居节点中，有多少比例的节点具有较高的度（即连接的边数）。
具体来说，核心度公式是用来计算一个节点的邻居节点中，有多少比例的节点的度大于等于该节点的度。
【核心度公式的计算方法】
核心度公式的计算方法如下：
1.对于每个节点，计算其邻居节点的数量。
2.计算每个邻居节点的度。
3.计算有多少邻居节点的度大于等于该节点的度。
4.计算这个比例，即有多少邻居节点的度大于等于该节点的度的节点占总邻居节点数量的比例。
【核心度公式的应用案例】
核心度公式在网络科学研究中有广泛的应用，例如，在社交网络分析中，可以通过计算核心度来找到具有较高影响力的用户，这对于网络营销和市场推广非常重要。
在生物网络研究中，核心度可以用来识别关键基因，从而研究基因功能和疾病机制。
辽宁城市间旅游经济联系的空间结构及发展模式
辽宁城市间旅游经济联系的空间结构及发展模式吕波王辉何悦周仲鸿(渤海大学管理学院，辽宁锦州121013)摘要：选取2009年、2014年、2018年截面数据，运用修正引力模型、社会网络分析等地理数学方法，研究辽宁城市间旅游经济联系的空间结构及发展模式。
研究表明：(1)2009—2018年辽宁各地市间旅游经济联系由弱联系性向强联系性转变，同时关联较为紧密的城市间旅游经济联系由单极结构向多极结构演变。
(2)2009—2018年辽宁各城市间的联系日益密切，其辐射能力和带动作用不断增强，网络结构也由不均衡向均衡的方向发展。
(3)2009—2018年10年间核心区与边缘区的联系日益紧密，辽宁旅游经济极化现象减弱，旅游经济朝着均衡的方向发展。
(4)辽宁旅游经济发展可分为组团发展模式、增长极发展模式、轴线发展模式。
关键词：旅游经济联系；空间结构；社会网络分析;辽宁省中图分类号:F590文献标识码:A文章编号:2096-8647(2021)03-0057-05 DOI：10.13999/ki.tjllysj.2021.03.009—、弓I言旅游业是一个关联性很强的产业，可以带动地区各行业的发展，如交通运输业、商业、轻工业、工艺美术业和农林业等。
随着旅游业的迅猛发展，对一个地区来说，实施产业政策、发展旅游业，对带动地区经济水平的提高至关重要。
旅游收入是衡量地区旅游业发展的重要指标，从旅游收入角度着手分析城市间旅游经济空间结构特征，是学术界亟须关注的问题，对打破现阶段城市旅游经济发展瓶颈具有重要作用。
近几年，旅游经济是旅游地理学研究的热点之一。
国内学者主要从旅游经济空间差异山比旅游经济增长⑶⑷、旅游经济发展［5］［6］等方面入手。
学者们基于不同视角对旅游经济积极开展研究，并取得了丰硕成果，为接下来的研究奠定了基础。
旅游经济与地区发展的关系是不可忽视的问题，进一步研究城市间旅游经济的空间网络演变趋势是需要关注的重要学术问题。
ucinet常用分析路径
ucinet常用分析路径（王超整理）1、将多值关系数据转换成二值关系数据，路径：变换→对分2、密度分析，路径：网络→凝聚力→密度→密度3、利用Net-Draw程序生成可视化结构图，路径：可视化→Net-Draw→Open→Ucinet Dataset→Network4、中心性的可视化分析，路径：Analysis→Centrality Measures5、节点中心度分析，路径：网络→中心度→度6、接近中心度分析，路径：网络→中心度→接近性7、中间中心度分析，路径：网络→中心度→Freeman中间度→节点中间度8、凝聚子群分析，路径：网络→角色&位置→结构→CONCOR9、同时计算出各个点的四种中心度指数，路径：网络→中心度→多重方式10、相关关系分析，路径：工具→检验假设→二进(QAP)→QAP 相互关系11、回归分析，路径：工具→检验假设→二进(QAP)→QAP回归→双倍Dekker Semi-Partialling MRQAP(D) (Ctrl+R)点击后出现的对话框为如下，键入作为因变量的矩阵DIPLOMATIC_EXCHANGE，分别输入作为自变量的四个矩阵的名称CRUDE_MATERIALS、FOODS、MANUFACTURED_GOODS和MINERALS，点击OK后得到的结果。
12、属性变量与关系矩阵之间关系的QAP检验：⑴利用UCINET中的“自相关”（AUTOCORRELATION）分析法。
这需要根据UCINET中的路径：工具→检验假设→混合二进/节点→绝对属性→Join count。
点击之后，出现如下对话框，键入（或选出）输入数据“advice”和分区向量sex。
点击“OK”后即计算出结果。
⑵也可以利用QAP，但是需要构建“性别关系矩阵”。
然后就可以利用QAP计算二者之间的相关关系了。
上述两种方法的比较：方法（1）给出组内和组间的检验结果，计算出显著性水平；方法（2）只给出组建检验，另外计算出相关系数和显著性水平。
社会网络分析学习报告文档资料
那么如何进行社会网络分析呢 ？
1.了解社会网络所分析的主要问题
1）分析关系会产生什么影响（或什么因素影响关系） 个体网络
2）社会网络结构问题
整体网络
社会关系图
5
个体网络
指环绕在自我周围的社会网 络，它既包括自我与他人的 直接联结，也包括这些与自 我联结的他人之间的联结。
个体网络分析的对象是核心 行动者，找出核心行动者向 外扩展的关系网络，分析他 （她）的关系网络对其自身 有着重要的影响。
关系数据
是关于接触、联络、关联、群体依附和聚会等方面的数据，这类数据把一
个能动者与另外一个能动者联系在一起，因而不能还原为单个行动者本身
的属性。
网络分析法
7
获取数据的途径和方式
问卷调查、访问数据库等方式
关系 数据
分析整理后
关系 矩阵
8
除了关系矩阵我们还可以用社群图（及网络位置图、树形图等）来分析关系数据 a.社群图：社群图表示关系模式， 分为二维视图和三维视图两种类型 b.网络位置图： 网络位置图表示关系数据集中的行动者在社会网络中的位 置分布。最常见的位置分布就是核心—边缘模型。 c.树形图 ：树形图用于表示SNA 中对等性分析等聚类分析的结果。一般有 两种表示方式，一种为类似冰柱图的形式，另一种为树形表示方式。
方向性
无方向
有方向
二值
1
3
多值
多值
2
4
1
23 4
复杂程度
12
社群图及图论
a.关系矩阵可以转换成社群图来表示 b.社群图是代表关系矩阵数据的一种方法，图论语言则是另外一种更普遍的代表关系矩阵数据的方法。
A B
E (1)
C
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。
基于专利引用网络的4G通信技术竞争态势分析
基于专利引用网络的4G通信技术竞争态势分析黄晓斌;梁辰【摘要】Taking the patents of the fourth generation mobile communication (4G) as data source, the authors applied the methodology of social network analysis ( SNA) to construct the framework of competitive situation analysis including the patent citation network andas-signee citation network. By using the main path analysis, the extracted technology trajectory was identified, which also showed the critical patents in the development of the underlying technology for 4G. And then core patents were identified with virtue of centrality analysis. Moreover, according to the block model analysis of the assignees citation network,the assignees' being cited and self-citing situations, in-dustry strategic groups divisions were built, it was found that both ZTE and Huawei belonged to the periphery technical participant group, which means they had little impact on the international 4G industry, while they had considerable innovativeness and independence. And fi-nally, the paper put forward some relevant countermeasures.%以4G通信技术领域为例，应用社会网络方法构建专利引用网络的竞争态势分析框架，通过引用网络的主路径探索抽取出4G技术轨迹，发现4G底层技术发展过程中的关键专利，并进一步借助中心度识别出核心专利。
科学数据管理与共享领域作者合著网络研究
科学数据管理与共享领域作者合著网络研究王凯;彭洁;屈宝强【摘要】运用社会网络分析法，对科学数据管理与共享领域的作者合著情况进行可视化展示及分析。
从合著网络的密度、中心性、凝聚子群以及核心－边缘等角度做实证研究，揭示该领域部分高产作者的一些特征，发现合著网络中紧密的学术团体，评价学者在合著网络中的地位。
%Based on the articles in scientific data management and sharing,this paper analyzes and displays the co-author situation by using social network analysis method. From the aspects of co-author network density,centrality,core-edge and condensed subgroup,this paper carries out empirical research to reveal the characteristics of some academic groups in the co-author network,and evaluates the scholars inthe network.【期刊名称】《科技管理研究》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】6页(P231-236)【关键词】科学数据;数据管理;数据共享;合著网络【作者】王凯;彭洁;屈宝强【作者单位】中国科学技术信息研究所，北京100038;中国科学技术信息研究所，北京 100038;中国科学技术信息研究所，北京 100038【正文语种】中文【中图分类】G350科学数据是指通过实验、观测、探测、调查等方式所获取的反映客观世界本质、特征、变化规律的原始数据，以及根据不同科技活动需要进行系统加工整理的各类数据集[1]。
社会网络分析与UCINET 学习(一)
社会网络分析与UCINET 学习（一）在前面初步接触完叙述统计与推断统计的知识后，介于眼下的研究任务，所以计量学习暂时往后面推。
从去年就开始的台风”山竹“研究，由于今年上半年课程繁多与杂事纷扰，一直耽搁。
此外，这学期一门课的课程论文需要运用社会网络分析，参考徐志平&刘怡对中国社会学博士互聘网络的分析，做一篇国内公共管理学科博士互聘网络课程论文。
上述两个任务都需要我加快对于社会网络分析的学习。
上半年，读了几本关于SNA的书籍，但始终感觉不得要义。
纯粹方法论的内容看的越多，就越容易晕眩，反而不知道实地里怎么操作，于是转向矛头，决定从刘军老师的这本书入手。
浏览目录，发现了许多与推断统计有关的知识点，这是我萌生重新复习李沛良《社会研究的统计应用》的直接原因。
这一阶段主要是对UCINET的学习，但由于这一软件不可复现，因此必定不是定量研究的趋势。
由于R语言支持UCINET包，在下一阶段，将借助R语言，试试有没有复现的可能性《整体网分析》这本书的前两个章节主要是对“网络分析”范式和“整体网研究”的一个概要，先略过，直接进入软件操作层面。
在完成对软件操作界面的大概认识后，接下来的学习将会结合现有的案例来。
介于公众平台对markdown和latex不完全支持，因此文末“阅读全文”提供链接。
《整体网分析》一、文件操作菜单>二、数据操作菜单Data数据操作菜单Data①数据编辑器data editor②数据的导入与导出等命令数据操作菜单界面所谓星形图，是指一个点处于核心，其余点与核心库相连，其余点五相关的图表。
有时候为了研究需要，需要创建一个满足一定条件的随机数据。
•import EXCEL导入Excel数据或者数据语言类型（DL），将其转换为UCINET数据•import Text >导入文本文件*Export将UCINET数据导出为其他类型的数据•CSS 输入认知社会结构（Cognitive SocialStructure，CSS）类型的文件，其功能是把特定类型的数据转换为标准的网络数据。
ucinet软件学习
第一章社会网络分析简介模（mode）指行动者的集合，社会网络类型包括：✧1-模网络：由一个行动者集合内部各个行动者之间的关系构成的网络，如一个班级内45名同学✧2-模网络：由一类行动者集合与另一类行动者集合之间的关系构成的网络✧隶属网络：如果一个行动者集合（模态）为“各个行动者”，另外一个模态为这些行动者所“隶属”的“各个部门”，则称这样的2-模网络为“隶属网络”社会网络分析处理的是关系数据，其分析单位是关系。
社会网络分析的核心在于，从“关系”的角度出发研究社会现象和社会结构。
社会网络研究的内容包括三个层次：1、个体网络（ego-network）：一个个体及与之直接相连的个体构成的网络。
测度指标：相似度（similarity）、规模（size）、关系的类型、密度（density）、关系的模式（pattern of ties）、同质性（homogeneity）、异质性（heterogeneity）等。
2、局域网（partial network）：个体网加上与个体网络成员有关联的其他点构成局域网。
可以将局域网分为2-步局域网、3-步局域网等，2-步局域网指的是由与“自我点”的距离不超过2的点构成的网络，3-步局域网的概念以此类推。
3、整体网（whole network）。
由一个群体内部所有成员之间的关系构成的网络。
整体网需要研究的测度指标包括：各种图论性质、密度、子图、角色和位置。
社会网络的分析方法主要有图论、矩阵代数、概率统计、计算机编程等方法。
第二章整体网研究概要第一节整体网研究的内容一、整体网的密度1、整体网络中的“个体网络密度”的计算Network->Ego-networks->Egonet basic measures2、整体网络密度的计算Network->cohesion->density二、整体网成员之间的距离1、一个最优途径是费用最小途径，而一个途径“费用”是该路径上的所有边值（赋值）之和，也就是说，在两个点之间的多条途径中，费用最小者为最优途径如果说个体网研究得到的结论具有推断的意义话（因为个体网数据往往是根据随机抽样方式得到的），那么就整体网的研究结论来说，由于多数整体网的资料都是通过“方便抽样”得到的，因此，整体网研究得到的结论王万不具有统计推断的意义，其结论只适用于所研究的群体。
基于 SNA 的我国教育技术研究分析
基于 SNA 的我国教育技术研究分析陈瑜林【摘要】社会网络分析(SNA)为学科研究提供了新手段和新方法，通过构建我国教育技术研究高频词共词网络并进行社会网络分析，可以从一个新的角度了解我国教育技术研究现状。
研究结果揭示，我国教育技术高频词共词网络是一个密度较大、网络聚集度较好、具有小世界效应的网络，体现出我国教育技术研究比较成熟；“远程教育”等5个高频词的三种中心度均居前列，它们是我国教育技术的热门研究主题，具有最强的影响力，对共词网络的形成起着最主要的作用；共词网络存在5个最大的1-派系，“信息技术”等9个高频词是构成我国教育技术研究高频词共现网络各派系的骨干成员；共词网络存在核心——边缘结构，“信息技术”等7个高频词是我国教育技术研究的核心研究主题；共词网络可划分为12个学术领域，各自广度和成熟度都有较大差异。
%This study employs a novel method, social network analysis(SNA) to analyze the co-word matrix of high fre-quency words in Chinese educational technology research, in order to understand its status quo from an alternative perspective. The results reveal that: 1) Chinese educational technology studies have fully grown, manifested by a matrix with high density and concentration, and an effectof small world; 2) Mostly researched topics include distance education and other four, whose concentration degree tops the rating, playing a major role in the matrix transformation; 3) There are 5 biggest 1-cliques in theco-word network, whose core members consist of information technology and other 8 high frequency words; 4) The co-word network features acore/ periphery structure, study themes centering on informationtechnology and other 6 words; and, 5) The co-word network can be divided into 12 research fields, whose scopes and maturities are different from each other.【期刊名称】《广州广播电视大学学报》【年(卷),期】2013(000)001【总页数】8页(P20-26,108)【关键词】SNA;共词网络;知识图谱;教育技术【作者】陈瑜林【作者单位】广东嘉应学院教育科学学院，广东梅州 514015【正文语种】中文【中图分类】G434一、研究缘起综述性研究对一门学科或一个领域所做的科学研究的总结，对把握学科、领域的研究历史、现状与趋势具有重要的指导意义。
社会网络分析方法在合著分析中的实证研究李亮
社会网络分析方法在合著分析中的实证研究李 亮1,朱庆华2(11深圳图书馆,广东深圳518036;21南京大学信息管理系,江苏南京210093)摘 要:分析了目前合著分析的优点和缺陷,介绍了社会网络分析方法,并采用该方法分别从中心性分析、凝聚子群分析以及核心-边缘结构分析三个角度,选择《情报学报》的合著者为对象,对国内情报学领域的合著网络进行了实证研究。
通过实证研究,评价了学者在合著网络中的地位,发现了合著网络中的联系紧密的团体,指出了合著网络中核心作者的数量和所属机构。
关键词:合著分析;社会网络分析;合著网络;情报学报中图分类号:G 35311 文献标识码:A 文章编号:1007-7634(2008)04-0549-07An Empirical Study of Coauthorship Analysis Using Social N etw ork AnalysisLI Liang 1,ZHU Qiang -hua2(11Shenzhen Library ,Shenzhen 518036,China ;21Department o f Information Management ,Nanjing Univer sity ,Nanjing 210093,China )Abstract :The strength and weakness of current coauthorship analysis are analyzed.This paper investigates co 2authorship netw ork in domestic in formation science field by selecting coauthors of the Journal of the China S oci 2ety for Scientific and T echnical In formation ,using S ocial Netw ork Analysis from the angle of centrality analysis ,subgroup analysis and core -periphery analysis.It indicates the researchers in the coauthor netw ork ,discovers several subgroups with close links between their members and distinguishes key authors in the netw ork.K ey w ords :coauthorship analysis ;S ocial Netw ork Analysis ;coauthorship netw ork ;JCSSTI收稿日期:2007-09-14基金项目:南京大学研究生院核心课程建设项目(010*********)作者简介:李 亮(1982-),女,湖北省钟祥人,硕士,从事情报学研究;朱庆华(1963-),男,江苏省丹阳人,博士,教授.1 引 言随着科学技术的不断发展,学科专业化程度越来越高,一些复杂问题的解决往往需要不同学科学者的合作,科研合作日趋频繁。
ucinet concor法分成两个子集 -回复
ucinet concor法分成两个子集-回复UCINet是一种专门用于社会网络分析的软件工具。
在UCINet中，有许多不同的算法可以用于探索社会网络中的模式和关系。
其中一个常用的算法是Concor法，它可以将网络中的节点分成两个独立的子集。
本文将通过一步一步的回答，来详细介绍UCINet中的Concor法及其应用。
第一步：什么是Concor法？Concor法是由Edward L. Hunter和Robert J. Goodwin在1974年开发的一种社会网络分析方法。
它的全称是Convergence of Iterated Correlations的缩写，意味着迭代相关性的收敛。
该方法主要用于将一个网络中的节点划分为两个独立的子集，使得同一个子集内的节点之间具有更高的相关性，而不同子集之间的相关性较低。
第二步：为什么要使用Concor法？Concor法在社会网络分析中有广泛的应用。
例如，研究人员可以使用它来揭示社会网络中的群体结构和隐含关系。
此外，Concor法还可以用于社会网络的分类和预测，以及识别网络中的潜在重要节点。
第三步：如何在UCINet中使用Concor法？在UCINet中，使用Concor法可以通过以下步骤来完成：1. 数据准备：- 将要分析的社会网络数据导入UCINet中，可以是二值矩阵、相似度矩阵或关系矩阵。
- 确定网络中的节点和边的属性。
2. 创建网络对象：- 在UCINet中，首先需要创建一个网络对象来表示数据集。
可以通过选择"File"选项，然后选择"New"来创建一个新的网络对象。
- 给网络对象命名，并指定网络的节点和边的属性。
3. 运行Concor算法：- 在UCINet的工具栏上选择"Analyze"选项，并找到"CONCOR"菜单。
- 在"CONCOR"菜单中，选择"ACM"（Average Coordinate Method）。
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ucinet中核心与边缘的划分标准UCINET是一个用于社会网络分析的计算机软件，可以对社会网络中的成员进行分类和分析。
在UCINET中，对网络中的成员进行核心与边缘的划分主要有以下几个标准：
1.度中心性（Degree centrality）:
度中心性是指一个节点在网络中的连接数。
在UCINET中，可以通过计算每个节点的度中心性来判断节点的核心性。
度中心性越高的节点，表示其在网络中的连接数越多，其在网络中的地位越重要，也更有可能属于核心节点。
2.集团中心性（Closeness centrality）:
集团中心性是指一个节点与其他节点之间的平均距离。
在UCINET 中，可以通过计算每个节点的集团中心性来判断节点的核心性。
集团中心性越高的节点，表示其与其他节点的距离越近，其在网络中的地位越重要，也更有可能属于核心节点。
3.介数中心性（Betweenness centrality）:
介数中心性是指一个节点在网络中所有最短路径中出现的次数。
在UCINET中，可以通过计算每个节点的介数中心性来判断节点的核心性。
介数中心性越高的节点，表示其在网络中扮演了更多的桥梁角色，其在网络中的地位越重要，也更有可能属于核心节点。
4.特征向量中心性（Eigenvector centrality）:
特征向量中心性是指一个节点在网络中的链接数和邻居节点的连
接情况。
在UCINET中，可以通过计算每个节点的特征向量中心性来判
断节点的核心性。
特征向量中心性越高的节点，表示其在网络中的链
接数越多，且其邻居节点的链接数也越多，其在网络中的地位越重要，也更有可能属于核心节点。
除了以上几个常见的划分标准外，UCINET还提供了一些其他的分
析方法，如社会网络聚类、社会网络分析、中心节点分析等，这些方
法可以对UCINET中的网络进行更深入的分析和划分。
总之，UCINET中的核心与边缘的划分标准主要包括度中心性、集
团中心性、介数中心性和特征向量中心性等。
通过对网络中各个节点
的这些指标进行计算和分析，可以判断节点在网络中的核心性和边缘
性。
这些标准和分析方法可以帮助我们更好地理解和研究社会网络的特点和结构。