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。图形功能是Pajek的强项，可以方便地调整图形以及指定图形所代表的含义。由于大型网络难于在一个视图中显示，因此Pajek会区分不同的网络亚结构分别予以可视化。每种数据类型在Pajek中都有自己的描述方法。Pajek提供的基于过程的分析方法包括探测结构平衡和聚集性（clusterability），分层分解和团块模型（结构、正则对等性）等。Pajek只包含少数基本的统计程序。
NetMiner 简介
NetMiner 是一个把社会网络分析和可视化探索技术结合在一起的软件工具。它允许使用者以可视化和交互的方式探查网络数据，以找出网络潜在的模式和结构。NetMiner采用了一种为把分析和可视化结合在一起而优化了的网络数据类型，包括三种类型的变量：邻接矩阵（称作层）、联系变量和行动者属性数据。与Pajek和NetDraw相似，NetMiner也具有高级的图形特性，尤其是几乎所有的结果都是以文本和图形两种方式呈递的。NetMiner提供的网络描述方法和基于过程的分析方法也较为丰富，统计方面则支持一些标准的统计过程：描述性统计、ANOVA、相关和回归。
STRUCTURE 简介
STRUCTURE 是一个命令驱动的DOS程序，需要在输入文件中包含数据管理和网络分析的命令。STRUCTURE支持五种网络分析类型中的网络模型：自主性（结构洞分析）、凝聚性（识别派系）、扩散性、对等性（结构或角色对等性分析和团块模型分析）和权力（网络中心与均质分析）。STRUCTURE提供的大多数分析功能是独具的，在其他分析软件中找不到。MultiNet简介
MultiNet 是一个适于分析大型和稀疏网络数据的程序。由于MultiNet是为大型网络的分析而专门设计的，因而像Pajek那样，数据输入也使用节点和联系列表，而非邻接矩阵。对于分析程序产生的几乎所有输出结果都可以以图形化方式展现。MultiNet可以计算degree, betweenness, closeness and components statistic，以及这些统计量的频数分布。通过MultiNet，可以使用几种本征空间（eigenspace）的方法来分析网络的结构。MultiNet包含四种统计技术：交叉表和卡方检验，ANOVA，相关和p*指数随机图模型。
StOCNET简介
StOCNET 是个WINDOWS环境下的开放软件系统，适用于社会网络的高级统计分析。它提供
了一个应用多种统计方法的平台，每种统计方法可以以单独模块的形式方便地嵌入其中。
StOCNET包含六个统计模块：（1）BLOCKS，随机块模型；（2）ULTRAS，使用超度量
（Ultrametrics）估计潜在的传递性结构（latent transitive structures）；（3）P2，拟合指数随机
图p2模型；（4）SIENA，纵向网络数据的分析；（5）ZO，确定随机图统计量的分布概率；（6）
PACNET，构造和拟合基于偏代数结构的结构模型（structural models based on partial algebraic
structures）。
六个主要的社会网络分析软件的比较
以下内容编译自：Huisman, M. and A.J. Duijn, M. 2005. Software for social network
analysis. Models and methods in social network analysis. New York, N.Y. : Cambridge
University Press. 270-316.
表3- 1描述了六个主要的社会网络分析软件的主要目标或特性。其中，数据格式包括下面三个
方面：（1）程序能够处理的数据类型，（2）输入格式，和（3）是否有标明网络关系缺失值的
选项。功能方面包括是否包含可视化选项以及可执行的分析类型。支持则包括程序的可得性、是
否有操作手册和在线帮助。
表3- 1 六个主要的社会网络分析软件的概况
程序MultiNet NetMiner Pajek
版本 4.38 2.4.0 1.00
目标上下文分析可视化分析大数据可视
数据类型a c, l c, e, a c, a, l 输入b ln m, ln m, ln 缺失值有无有g
功能可视化有有有
分析c d, rp, s d, sl, rp, dt, s d, sl, rp, dt
支持可得性d免费收费i, j免费手册无k有无
帮助有
有
无
（续上表）
程序
StOCNET STRUCTURE UCINET
版本 1.5 4.2e 6.55
目标统计分析结构分析综合
数据类型a c c, a c, e, a 输入b m m m, ln 缺失值有有g有
功能可视化无无有h
分析c d, dt, s sl, rp d, sl, rp, dt, s
支持可得性d免费免费e收费j
手册有有有
帮助有无有
a c=全局，e=个人中心，a=从属关系，l=大型网络。
b m=矩阵，ln=连接/节点，n=节点
c d=描述，sl=结构和位置，rp=角色和地位，dt=二元和三元方法，s=统计
d com=商业产品，free=自由/共享软件
e 不再更新的DOS程序
g 只有对属性的缺失值编码
h 没有作图程序
i 能够从互联网上免费获取（有些功能有所减少）
j 可以获得评估/演示版本的程序
k 可以获得某些模块的手册
下面我们以功能、支持和用户友好性三个大方面来对上述六个软件进行综合评价（见表3- 2）。
+号代表好（或至少是合格的），++代表很好或强大，-代表存在缺陷，0代表无，+-代表不确定
（有好有坏）。必须强调的是，由于各个软件的目标不尽相同，因而不可能在它们之间做出完全
公平的比较。因此建议也可以从垂直的方向阅读表3- 2。例如，如果要寻找一个可以获得许多描
述性网络度量的软件，则UCINET和NetMiner是很好的选择。但如果网络可视化是主要目的，
则Pajek 和NetMiner是更好的选择。
表3- 2 对六个主要的社会网络分析软件的评价
功能支持
用户友数据可视描述过程a统计手册帮助
MultiNet+-++-++-+-+++ NetMiner+++++++++-++++ Pajek++++++0-0+-StOCNET+-0+-0+++++ STRUCTURE-0+-+++++0+-UCINET+++b+++++-+++
a 基于过程的分析方法
b UCINET包含网络可视化软件NetDraw。
如何用Ucinet生成网络结构图，只有excel中的原始数据？ 首先，看到我这篇文章的孩纸基本都是为了写本科、研究生毕业论文，希望看完这篇文章能节省你自己摸索的宝贵时间，抓紧时间找到好工作！！ 其次，因为写了这篇Blog，认识了很多的网友，特别是很多的女网友，我很高兴，虽然懂的不多，但是希望能帮到更多的人，一直想抽时间来修改下这篇日志，苦于工作，今天就把大家问我的常见问题汇总一下 1.版本和注册问题 大家可以往下从第一幅图中看到我用的Ucinet的版本是6.216，这个版本比较老了，很多网友用的版本都比我新，新版的某些界面有些的不一样，但是我想换汤不换药，基本的思路是一致的，况且版本较多也不可能把每个版本都详细说道。如果说不想用新版的，我这里提供我使用的软件包，供大家下载使用（点我进百度网盘下载），注册码为5809870284(如果无效，压缩包里面有注册机keygen.exe)，注册方法如下图，最后输入注册码就ok 请务必注册，曾经有网友问我为什么导入excel数据的时候有矩阵大小最大为256*256的限制，答案就是你没有注册，不论你用的什么版本，我也不知道没注册还会有那些类似BUG存在。本不想把注册方法讲的这么详细，可问这个的人太多就更新一下吧 2.本贴讲的是一维数据画图 即所处理的数据是一个集合内互相之间的关系，如一堆客户之间的关系，一堆文章互相之间的引用等 第一步整理excel数据表 这里我们需要把你的原始数据处理成标准N*N的矩阵，可以只填写上三角（或者下三角），这样画出的表示有向图，填写为对称矩阵则“表示”无向图，所谓无向图也即是任一连线都带箭头（看到这没学过图论的可能有点晕）。 给大家看个例子，解释一下大家就清楚了，其实很简单：
UCINET-实例
UCINET 案例（（兰州大学管理学院信息管理） 基于社会网络分析的企业员工知识互动策略研究 摘要：本文基于社会网络分析的视角，借住社会网络分析工具UCINET，对某企业员工的知识互动网络结构进行研究，提出通过充分发挥网络中核心人物的组织和引导作用，并采用轮流组长制的管理策略，激发员工的知识共享意识，创建良好的企业氛围，以更好的促进企业的发展。 关键词：社会网络分析，UCINET，员工互动网络结构，管理策略 随着社会信息化的不断发展，知识管理在企业内部受到越来越多的关注和重视，因此员工之间能更好的进行知识互动式企业知识管理的关键，本文通过分析员工在知识互动网络结构中的各种指标，总结出影响其知识互动的因素，并提出相关策略，以更好的进行企业知识管理。 1.理论基础 社会网络分析等一系列研究起源于20世纪30 年代，是在心理学、社会学、人类学以及数学领域中发展而独立出来的一种定量科学研究方法。所谓社会网络，就是由一组行动者及行动者之间的真实联系构成的纵横交错的社会关系网络，在一个完整的社会关系网络中，可以区分二元关系、三元关系、子群和位置等多种亚结构。 2.案例分析 2.1数据选取 本文通过观察和实验的方法选取了某小型企业11位员工知识互动网络数据，将其转换成社会网络分析中的距离矩阵形式表示为（表1）（注：标准员工 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 0 1 1 1 2 1 2 2 2 2 3 2 1 0 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 1 1 0 1 1 1 1 2 2 1 2 4 1 1 1 0 1 1 1 1 1 2 2 5 1 1 1 1 0 1 2 2 2 1 3 6 2 2 2 2 1 0 3 3 1 2 4 7 2 1 2 1 2 1 0 1 2 3 1 8 2 2 2 1 1 2 1 0 1 2 1 9 2 2 2 1 2 1 2 2 0 3 3 10 2 2 1 1 1 2 2 2 2 0 3 11 3 2 3 2 3 2 1 2 3 4 0
基于R语言的社交网络分析 胡志健 ( 东华大学信息科学与技术学院, 上海201620） 摘要：随着互联网技术的快速发展，以及智能移动设备的普及，我们生活在了一个数据快速增长的年代。每天都有来自商业、科学、社交、工业生产等各个不同领域数据存储于计算机网络中。存储技术的不断改进，加上批量化设备生产，使得数据的存储成本大大降低，海量数据的挖掘与应用的大数据时代正逐步向我们走来。在互联网上，用户量最大的无疑是社交网络。网民可以在如新浪、腾讯、人人网等国内社交网络上快速发布、分享、评论信息。海量的信息存在于网络中，为数据挖掘提供了前提条件。本文借助R语言与Python脚本从人人网获取好友列表，借助igraph工具包对作者的好友分布做可视化分析，绘制了好友关系拓扑图，找到了中介度最高人。 关键字：数据挖掘，社交网络，R，Python，可视化分析 A social network’s analysis based on R language Abstract：With the rapid development of Internet technology, and the wide spread of smart mobile devices, we are living in an era of large amounts of data increases rapidly. Every day, from business, science, social, industrial production and other data of various fields stored in computer network. With the continuous improvement of storage technology, and the production of batch equipment, the storage cost of data is greatly reduced, and the data mining and application of large data era is gradually coming to us.On the Internet, the biggest user is undoubtedly social networks. Internet users can quickly publish, share and comment on social networks such as Sina, Tencent, and Renren. The vast amount of information exists in the network, which provides the premise for data mining. With the help of R language and python scripts, I get buddy list from Renren. Using igraph kit to do the visual analysis of author's friends distribution, render the friend relationship with topological graph, and find the intermediary of the supreme. Keywords: data mining，social network，R，Python，visual analysis 近年来，随着网络的普及，我国互联网行业有了很大的发展，尤其是移动互联网，出现了爆发式的发展。网络世界里发生着巨大的变化，不管是网民的规模、上网的方式，还是上网目的等方面。尤其是最近四五年，互联网行业似乎总是绕不开社交网络这个概念。无论是国外或是国内，Facebook、Twitter、微博、QQ、人人网等，还是如雨后春笋般冒出来的各大在线购物网站，或多或少地体现着SNS（社交网络服务）的特色。在丰富人们日常生活的同时，也为广大的科研人员提供了海量的数据。以往只能通过有限的调研如问卷或模拟才能进行的社会网络分析（SNA）,现在却具备了大规模开展和实施的条件。本文基于国内典型SNS网站“人人网”的好友数据，借助统计分析语言R语言做了社交网络分析的一些尝试。 一、获取数据 1.Python脚本 数据分析与挖掘的第一步，便是获取数据。得益于人人网的开放平台，借助Python脚本实现自动读取人人网好友信息（ID、姓名）并保存。 人人开放平台使用OAuth 2.0作为验证与授权协议。OAuth是一个开放标准，允许第三方应用在用户授权的情况下访问其在网站上存储的信息资源（如照片、视频、好友列表），而这一过程中网站无需将用户的账号密码告诉给第三方应用。为了获取人人好友列表，需要借助脚本模拟登陆读取网页数据。# Python 读取好友列表代码： def get_list(uid): pagenum = 0 print u"开始解析好友列表" os.remove(str(uid)+".txt") ffi = open(str(uid)+".txt",'a') s = str("id"+""+"name"+'\n')
★怎么用ucinet 1.数据输入——只要有的输入1就行，输完点fill就会把空的自动填上0 2.《整体网分析讲义（UCINET软件实用指南）》刘军第九章
2012年5月16日星期三 之前ucinet只是拿来画图，今天打算算中心度了……
【关于图的中心势，百度了一段： 更宏观地看，一个图也具有一定的中心性质。为了与点的中心度相区别，称图的中心性质为“中心势”。图的密度刻画了图的凝聚力水平，而图的中心势则描述了这种凝聚力在多大程度上是围绕某个或某些中心而组织起来的。 计算中心势的想法也比较直观：找出图中的最核心点，计算该点的中心度与其他点的中心度之差。也就是定量讨论图中各点中心度分布的不均衡性。差值越大，则图中各点中心度分布得越不均衡，则表明该图的中心势越大——该网络很可能是围绕最核心点发散展开的。 同样作归一化处理，将图的中心势定义为实际差值总和/最大差值总和。于是，完备图的中心势为0（每个点都有相互联系，无所谓中心不中心），星型或辐射型的网络的中心势接近1。 对上述中心势的定义做一定理解，可以发现其核心问题在于寻找图中的最核心点，也就是寻找可能的中心。一种策略是寻找所谓的“结构中心”，即将各点的中心度依次排列，从高中心度向低中心度过渡时如果存在一定的数值断裂，则可以明白地找到图中的核心部分。另一种策略是寻找图的“绝对中心”，类似圆的圆心和球的球心，是图中的单个点。“绝对中心”并不一定存在，寻找的方法之一是建立距离矩阵，将每一列的最大值定义为该列对应点的“离心度”，这个概念与前述接近性有一定相似。具有最低离心度的点就是所要寻找的绝对中心（绝对点），因此并不一定存在。】
单中心模式城市布局在不同城市规模时的适用性研究 摘要：分析了单中心、圈层式城市布局结构的主要动因，初步从城市交通角度出发讨论了单中心模式的适用规模，探讨了单中心和多中心模式布局的在不同城市规模中的适用性 关键词：单中心；多中心；聚集效应；城市交通 1 引言 近年来，我国各大城市的城市交通问题不断恶化，成为影响城市经济发展的重要制约因素。限发牌照、单双号限行、提高城市中心停车费用等措施陆续出台以试图缓解这一日益恶化的交通状况。但除了道路容量严重不足、汽车增长速度过快等原因外，大城市城市交通拥堵与城市的布局结构有着更为先天性的关联。这类城市已北京为主要代表，它采取的是同心圆式的环市道路与放射型道路作为基本骨架，即单中心、圈层式城市布局结构。 普遍认为，单中心模式城市布局发展到一定规模大多会产生各种负面的问题，但是城市选择这种布局模式的理由是什么？究竟发展到多大规模会形成负面影响较大的“摊大饼”？“多中心、组团式”的城市布局是否一定优于“单中心”模式？ 2影响城市布局结构发展的主要动因 2.1 城市空间结构演化与地租理论 根据城市地租理论，在单中心城市模型中，中心区获得的聚集利益最大，这个利益主要包括两大块，一是聚集经济利益，二是交通运输费用节约的利益。随着城市的进一步发展，中心区的聚集规模及其辐射范围也会扩大。在一定的城市规模内，聚集利益会递增，但规模如果再扩大，则运输距离和拥挤成本——即通勤成本逐渐增加，最终净聚集利益为零甚至为负。 2.2 城市公共物品供给 城市公共物品包括设施和服务，如交通和水电气暖等基础设施，医疗、卫生、文化、体育等社会服务设施，还有治安服务、环境控制、政策等。显然，公共物品的供给状况，影响到城市的聚集规模。前者供给水平高，后者的规模就越大，反之亦然。单中心结构存在一个不易克服的先天缺陷，这也是它不受青睐的一个原因：由于城市功能是不断完善的，新出现的一些功能有时需要最优区位，但却被过去的功能占据了。这就需要进行置换，置换中难免出现一些社会资源的浪费，所以，凡是历史文化名城，就不能采用单中心结构布局，不管它是否达到分散的规模，否则对名城的杀伤力会很大。
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)。点击D，直接投入到打开的文件菜单中，如果你使用的是Data>Display，忽略一些可视的选项菜单。点击Display ，选择FreemanDegree。你应该得到以下 请注意，此文件具有所有的核心措施（但不在文本输出中排序），但没有产生在记录文件中的描述性统计。 使用电子表格编辑器 电子表格编辑器可以用来修改任何数据或输入新的数据。这对于传输UCINET数据（例如中心得分）到Microsoft Excel或SPSS也是非常有用的。注意DL格式提供了一种输入数据时更复杂的灵活的方式，不在这个入门指南隐藏。如果您按一下电子表格按钮或先用数据运行数据编辑器然后点击矩阵编辑器，你将打开电子表格编辑器，并获得如下。注意我们已经诠释了编辑器下的重要按钮和区域。 要想使一个数据集看起来像在编辑器中的那样，点击文件，然后打开，并选择PADGETT。这是一个带有两个关系和标签的非对称二进制数据集。一旦打开它将会看到： 我们看到了在左下角的两种关系??PADGM和PADGB，点击标签改变工作表，我们将会看到不同的关系。标签在行和列中是被重复，并处在阴影区。我们看到在右侧尺寸框中的数据有16个参与者。这数据可以被编辑，并从电子表格中保存。 按一下Netdraw按钮，启动Netdraw。在一个新窗口的结果将会如下。我们已经诠释了最
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。图形功能是Pajek的强项，可以方便地调整图形以及指定图形所代表的含义。由于大型网络难于在一个视图中显示，因此Pajek会区分不同的网络亚结构分别予以可视化。每种数据类型在Pajek中都有自己的描述方法。Pajek提供的基于过程的分析方法包括探测结构平衡和聚集性（clusterability），分层分解和团块模型（结构、正则对等性）等。Pajek只包含少数基本的统计程序。 NetMiner 简介 NetMiner 是一个把社会网络分析和可视化探索技术结合在一起的软件工具。它允许使用者以可视化和交互的方式探查网络数据，以找出网络潜在的模式和结构。NetMiner采用了一种为把分析和可视化结合在一起而优化了的网络数据类型，包括三种类型的变量：邻接矩阵（称作层）、联系变量和行动者属性数据。与Pajek和NetDraw相似，NetMiner也具有高级的图形特性，尤其是几乎所有的结果都是以文本和图形两种方式呈递的。NetMiner提供的网络描述方法和基于过程的分析方法也较为丰富，统计方面则支持一些标准的统计过程：描述性统计、ANOVA、相关和回归。 STRUCTURE 简介 STRUCTURE 是一个命令驱动的DOS程序，需要在输入文件中包含数据管理和网络分析的命令。STRUCTURE支持五种网络分析类型中的网络模型：自主性（结构洞分析）、凝聚性（识别派系）、扩散性、对等性（结构或角色对等性分析和团块模型分析）和权力（网络中心与均质分析）。STRUCTURE提供的大多数分析功能是独具的，在其他分析软件中找不到。MultiNet简介 MultiNet 是一个适于分析大型和稀疏网络数据的程序。由于MultiNet是为大型网络的分析而专门设计的，因而像Pajek那样，数据输入也使用节点和联系列表，而非邻接矩阵。对于分析程序产生的几乎所有输出结果都可以以图形化方式展现。MultiNet可以计算degree, betweenness, closeness and components statistic，以及这些统计量的频数分布。通过MultiNet，可以使用几种本征空间（eigenspace）的方法来分析网络的结构。MultiNet包含四种统计技术：交叉表和卡方检验，ANOVA，相关和p*指数随机图模型。
UCINET快速上手 本指南提供了一种快速介绍UCINET的使用说明。它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)。点击D，直接投入到打开的文件菜单中，如果你使用的是Data>Display，忽略一些可视的选项菜单。点击Display ，选择FreemanDegree。你应该得到以下 请注意，此文件具有所有的核心措施(但不在文本输出中排序)，但没有产生在记录文件中的描述性统计。 使用电子表格编辑器 电子表格编辑器可以用来修改任何数据或输入新的数据。这对于传输UCINET 数据(例如中心得分)到Microsoft Excel或SPSS也是非常有用的。注意DL格式提供了一种输入数据时更复杂的灵活的方式，不在这个入门指南隐藏。如果您按一下
基于百度热力图的中国多中心城市分析上海城市规划 已有的研究成果表明，中国的城市空间结构有朝向多中心发展的趋势。与此同时，随着中国城市发展进入转型期，以多中心城市发展为目标的规划和政策也逐渐增多。本文试图弥补当前多中心性研究中缺少规律性和缺乏定量分析的 不足。在已有研究成果的基础上，从研究对象的广度和研究方法的深度上改进研究思路，创新研究范式。利用大数据和开放数据，借鉴大模型的基本理念，将研究范围扩大至整个中国，研究粒度精细到人，回避了单个城市研究的局限性，对全国城市同时展开研究，探究中国城市多中心发展的一般规律。 1城市中心新定义 在传统理解的基础上，确定一个城市的中心，无论是单中心、双核心还是多极核、多中心，往往基于其功能分布和规模 两大因素考虑。本文基于大数据通过自下而上的方法分析识别城市中心，使用的大数据为百度热力图（Heatmap），它 是基于智能手机使用者访问百度产品（如搜索、地图、天气和音乐等）时所携带的位置信息，按照位置聚类，计算各个地区内聚类的人群密度和人流速度，综合计算出聚类地点的热度，计算结果用不同的颜色和亮度反映人流量的空间差异。区别于传统城市中心的定义，我们认为人的活动才能够最真
实地反映城市中的活力点。因此，基于人的活动我们对城市中心重新定义，即一个城市中在特定时间段人群相对聚集的地方即为城市的（潜在）中心节点。 2研究数据与方法 2.1 数据本研究以全国658个城市为研究对象，主要关注城市市辖区。所使用的基础数据包括：① 百度热力图，获取时刻为2014年11月12日（周三）15时15分，范围包括全国658个城市。数据特点是粒度精细到个人，规模覆盖到全国。②全国658个城市的市辖区范围，包括城市名称和行政等级。③全国658个城市的城市建设用地。④2014年中国城市统计年鉴。基于ArcGIS平台对获取的百度热力图数据进行预处理，将热图信息标识为人群聚集程度，划分不同密度等级，并结合城市市辖区范围识别出热图所对应的城市。百度热力图处理流程 2.2 方法2.2.1 基于百度热力图的城市中心节点（人群聚集区）识别百度热力图用不同的颜色和亮度反映人流量的空间差异，其中颜色越趋近于红色表示人群密度相对越高，越趋近于蓝色表示人群密度相对越低，从红到蓝连续变化。百度热力图示意 将百度热力图划分为7个等级，并赋值以表征不同的人群密度等级（赋值以Value 表示），密度等级最高的区域Value 值为7，最低的区域Value值为1。经过预处理后得到了不
第44卷第5期 山 西建筑V〇1.44N〇.5 2 0 1 8 年 2 月SHANXI ARCHITECTURE Feb.2018 ?121 ? ?道路?铁路? 文章编号：1009-6825 (2018) 05-0121 -03 基于社会网络的道路网络分析+ 陈少鹏高贺 (东北林业大学土木工程学院，黑龙江哈尔滨150040) 摘要:将道路网络抽象为无向无权网络，利用社会网络分析方法，分析了度中心性、接近中心性、中间中心性在道路网络的具体 含义，同时分析了社会网络凝聚子群聚类的具体步骤。以拉萨市主干路网为例，利用社会网络分析工具UCINET对网络中心性以 及节点派系进行分析。凝聚子群得到的两个重要节点派系是路网的枢纽，承担着对内对外交通功能，符合实际各区域之间的功能 连接。 关键词:社会网络，道路网络，中心性，凝聚子群 中图分类号:U491 〇引言 社会网络是指社会行动者及其间的关系的集合。也可描述 为是由多个点（行动者）和各点之间的连线（行动者之间的关系）组成的集合[1]。社会网络中节点与节点之间构成的网络关系与 道路网络的结构形式有共通之处，将社会网络中人与人之间的联 系和影响抽象为道路网络中各节点之间的相互连接和影响，以社 会网络分析方法对道路网络进行分析，识别出路网的重要节点，可为道路网现状以及服务水平评价提供依据。 目前路网研究主要采用复杂网络分析方法，基于该方法可以 分析网络基础参数和拓扑结构特征[2]，而社会网络方法主要分析 网络中心性和网络子群。通过对中心性的分析可以了解节点在 网络中起到作用，例如节点的连通性、重要性及过渡性;而子群分 析可以划分若干个派系，通过派系内部及派系之间的稀疏关系了 解网络的组织形式。 1道路网络构建 本研究的主要目的是探索性地提出用新奇的社会网络分析 方法来分析道路网络的可行性，所以将道路网络抽象为无向图C (F，E)(忽略了道路一些属性，如流量、拥挤程度、事故等），其中F 为节点的集合，E为边的集合。用4表示道路网络G的邻接 矩阵： {Cb~~ Cb l]】l(1) 〇 2社会网络分析方法 关系是社会网络分析理论的基础，中心性与凝聚子群是社会 网络分析常用指标，利用这些指标可以剖析道路节点之间的关系 特征[1]〇 2.1 中心性 中心性是社会网络分析核心，其能够反映出个人或者组织(节点）在网络中的地位以及信息在整个网络中如何传播。社会 网络中心性有三种分析方法： 1)度中心性。是指一个节点在网络中处于核心地位的程度，即有多少个节点与该节点直接相连。在道路网络应用中，度越大 意味着更多的路径连接到交叉口，也可能意味着度高的节点要比 度低的节点更拥堵[M]: CD(ni)=⑵ j=i 文献标识码:A 2)紧密中心性。在社会网络中，紧密度表示一个节点与其他 节点的接近程度： C c(ni)= 7= 1 (3) 无向图标准化紧密性公式： J L n C c(ni)=j=i r,_ 1(4) 3)中间中心性。表示一个节点对其他没有直接联系节点的 控制性。衡量网络中节点作为“桥梁”的能力： Csin,) = ^----------(5) Sjk 无向图标准化中间性公式： C?g“-2)⑷其中，办为节点?之间的直接路径数;取（^)为节点％到节点&的途径上有节点&的路径数。 2.2凝聚子群 社会网络分析的另一项重要内容是研究网络中存在的凝聚 子群，形象地说就是寻找网络中的小团体，或称之为派系。分析 路网的派系可以找到相互联系紧密的节点群，为区域交通问题的 改善提供依据。凝聚子群分析步骤如下： 第一步:对于多值的矩阵，分析凝聚子群时要把多值转化为 〇，1 二值。 第二步:进行派系分析，找出所有派系，通过调整派系规模，得到理性派系结构。 第三步:分析派系重叠模式，有大量派系它们之间存在重叠，此种情况下利用“共享成员”矩阵来降低派系的数量。 3实例分析 3.1 路网选择 以西藏拉萨市主干路网为例进行分析。拉萨市城区主干路 网有51个节点，102个路段。 3.2中心性结果分析 使用UCINET软件对社会网络进行分析[5]。度中心性、接近 中心性和中间中心性结果如表1所示。 收稿日期=2017-12-05 ★:黑龙江省自然科学基金青年项目（QC2107039);教育部人文社会科学研究青年基金项目（17YJCZH152) 作者简介:陈少鹏（1993-)，男，在读硕士
u c i n e t软件快速入门上 手网络分析软件 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
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。
A Brief Guide to Using NetDraw1 NetDraw is a program for drawing social networks. Overview of Features Multiple Relations. You can read in multiple relations on the same nodes, and switch between them (or combine them) easily. Valued Relations. If you read in valued data, you can sequentially “step” through different levels of dichotomization, effectively selecting only strong ties, only weak ties, etc. In addition, you have the option of letting the thickness of lines correspond to strength of ties. Node Attributes. The program makes it convenient to read in multiple node attributes for use in setting colors and sizes of nodes (as well as rims, labels, etc.). In addition, the program makes it easy to turn on and off groups of nodes defined by a variable, such as males or members of a given organization. If the attributes are read in using the VNA data format (see below), they can be textual in addition to numeric. This means that instead of coding location as numeric codes 1, 2, 3, etc, you can simply write Boston, New York, Tokyo … Analysis. A limited set of analytical procedures are included, such as the identification of isolates, components, k-cores, cut-points and bi-components (blocks). 2-Mode Data. NetDraw can read 2-mode data, such as the Davis, Gardner and Gardner data and automatically create a bipartite representation of it. Data Formats. The program reads Ucinet datasets (the ##h and ##d files), Ucinet DL text files, Pajek files (net, clu and vec), and the program’s own VNA text file format, which allows the user to combine node attributes with tie information. Saving Data. Using the VNA file format, the program can save a network along with its spatial configuration, node colors, shapes, etc. so that the next time you open the file, the network looks exactly like it looked before. The program can also save data as Pajek net and clu files, and Ucinet datasets (both networks and attributes). Saving Pictures. Network diagrams can be saved as bitmaps (.bmp), jpegs (.jpg), windows metafiles (.wmf) and enhanced metafiles (.emf). In addition, the program exports to Pajek and Mage. 1 Downloaded from: https://www.doczj.com/doc/2e1426111.html,/downloadnd.htm, February 18, 2011.
区域性中心城市建设研究综述 随着经济全球化和区域经济一体化的发展,在一定区域内,建设具有集聚和辐射带动功能的中心城市,已成为促进城市和区域经济协调发展的重要举措。搜集了对区域性中心城市发展研究的相关文献,分别从国内国外众多不同的研究角度进行系统梳理,试图探求亟待解决的问题,为进一步研究提供一定的理论依据和分析途径。 标签：区域;中心城市;城市建设 当今世界经济全球化和区域经济一体化相互补充、相互促进。在一定地域内,建设具有集聚和辐射带动功能的中心城市,已成为促进城市和区域经济协调发展的重要举措。而在我国正处于工业化、城市化和现代化建设的重要阶段。虽然全国各个不同的地区之间在经济发展仍然存在较大的差异,但是进一步完善城市的功能,充分发挥城市(特别是中心城市)在经济发展中的“增长极”作用已成为一种普遍的共识。目前中国在全国范围内已初步形成了以大城市和特大城市为中心、以中小城市为纽带的多层次的城市体系。据国家统计局的分析报告,中国的大城市、尤其是中心城市,社会经济发展水平均呈超前发展态势,并带动所在经济区其他地方的经济发展。因此,如何抓住当前的有利形势,以建设区域性中心城市为契机,加快工业化、城市化和现代化进程实现跨越式发展具有重要的现实意义。本文主要围绕中心城市建设这一主题,系统梳理国内外中心城市有关的理论与文献,探求尚待研究的领域,以期为开展相关研究提供帮助。 一、国外研究现状分析 在理论上,国外对于中心城市的发展和研究分析主要体现在区域经济学的分析中。 (一)对中心城市经济因素的研究 最早的是瑞典著名经济学家、诺贝尔经济学奖获得者缪尔达尔的“循环累积因果”理论。他提出了区域间经济循环的概念,以及这种循环的“动力泵”是经济因素不均衡所致的思想,即区域内经济因素的“差异”将带来经济循环结果。这对于区域经济的发展,市场的趋动力量通常是倾向于增加而不是减少区域间的差异。 缪尔达尔理论对于我们最有价值的部分,就是在区域经济发展过程中,要千方百计地使中心城市的经济因素与区域内其他城市的经济因素产生差异性,避免趋同化。差异性越大,与其他城市的互补性越强,形成的经济环流势能越大,投资回报亦越多。 (二)中心城市对所在区域效应的研究 法国经济学家弗朗索瓦·佩各(F.Peroux)于1954年发表了关于经济空间的论
2018年城市照明运营维护平台及数据分析中心项目可行性研究报告 2018年12月
目录 一、项目概况 (3) 二、项目建设的必要性 (3) 1、夯实监控中心技术体系，抢占城市照明制高点 (3) 2、搭建运营维护平台，立足城市照明后市场精细化智慧化管理 (4) 3、利用运营数据建设.据分析中心，布局公司长.发展战略 (4) 三、项目建设的可行性 (5) 四、项目选址及实施计划 (6) 五、项目建设内容 (6) 六、项目投资概算 (6) 1、项目总投资概算 (6) 2、购置、装修工程及其它 (7) 3、软硬件设备购置及安装 (8) 4、其他投资费用 (9) 七、项目经济效益分析 (9) 八、项目环保情况 (10) 九、项目实施方案 (10)
一、项目概况 本项目主要建设内容为城市照明运营维护平台和数据分析中心。项目建设期2年，建设总投资3,500.00万元。项目具体建设内容包括： 1、围绕城市照明监控中心核心需求，开发城市照明运营维护平台，实现对城市照明的远程集中控制和远程播放内容管理，同时实现照明设备运行状态数据和能源数据的反馈存储，实现亮灯状态的实时远程视频监控； 2、结合公司在运维过程中大量的运营数据积累，积极进行大数据的统计分析和商业价值挖掘，提升公司在景观照明运维服务中的附加价值，助力公司实现“成为景观照明领域集‘整体解决方案提供商、后期运营服务商、智慧管理信息服务商’三位一体的综合性服务企业”的发展战略； 3、围绕城市照明监控中心核心需求，开发数据可视化系统。通过可视化系统，直观立体地展示数据动态变化情况。 二、项目建设的必要性 1、夯实监控中心技术体系，抢占城市照明制高点 随着人们对夜景打造的重视度不断提高以及灯光与文旅的深度结合，城市照明的体量规模越来越大，实现的技术手段越来越复杂，因此借助技术的力量搭建城市级集中监控中心势在必行。监控中心集中了整个城市照明的控制信息流和反馈数据流，是整个城市照明的管
城市中心区活力的可持续性研究 谢建和庄霖海 【摘要】城市中心区是城市中最活跃的区域。然而，随着我国城市城镇化水平的快速提升，人口和经济活动快速在城市聚集，带来城市交通、人口和环境的压力增大，城市中心区由于负担过重出现了种种问题。本文主要针对城市中心区在密度与速度方面的分析，以长沙五一商圈为例，提出其在可持续发展上潜在的弊端及相关解决措施。 【关键词】城市中心区；活力；可持续性 1．引言 城市中心区作为城市的“心脏”，是显示城市历史与发展状态、城市文明水准及城市建设成就的标志性区域。它具有公共性强、建筑密度高、交通集中等特征，是一个城市最活跃的区域。一方面，城市中心区的高度集聚效益产生强大磁力吸引大量人流进入，又作为一个容器为各种社会活动频繁交往和信息高速碰撞提供发生场所。另一方面，高度集聚也带来了问题和矛盾。上世纪七八十年代的西方城市中心作为近代工商业和政府行政活动的集中地，早期曾一度出现衰落现象，被称为城市“癌瘤”。在目前的中国，我们的中心区看起来活力十足，还有持续的高强度的资金注入。但随着城市规模的扩张，交通、人口和环境的压力不断增大，城市中心区功能过于集中，交通拥堵现象严重，环境质量下降等问题已然存在。 城市中心区衰退会否降临中国？如何避免重蹈西方城市社会发展的覆辙？如何让城市中心区的活力经久不衰？城市中心区活力的持续性研究其涉及面极广，包括城市交通、经济、社会结构、环境景观、安全保障和文化保护等诸多方面。本文主要针对城市中心区在密度与速度方面的分析，提出其在可持续发展上潜在的弊端及相关解决措施。该问题的研究对于快速城镇化阶段的中国具有重要意义。 2．理论简述 城市中心区为什么会出现以上种种严峻的问题?这需要从城市中心区区别于其他地区的特质说起。这个特质就是城市中心区它所展现的社会互动性更强，即“城市性”更强。前面所提及的城市中心区的公共性强、建筑密度高、交通集中等特征无不说明了城市中心区是城市中城市特征最明显、城市性最强的区域。随着城市发展，城市中心区慢慢形成并逐渐在社