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Pajek数据格式和图像的输出保存本文举例所用源代码：链接: /s/1jGAhmZ0 密码: i6fe一pajek的数据格式参考：http://mrvar.fdv.uni-lj.si/pajek/此处有Start with Pajek的PDF1 Networks网络的表示方式：参考：pajek-Program for Analysis Visualization of Large Networks[M]，P77 P89 pajek-分析和可视化大型网络的程序[M]，P4 P52-56pajek中使用arcs弧表示有向边，edges边表示无向边。
(1)点边式文件后缀.net文件中间隔为空格#点的规定节点编号标签位置坐标（0≤x、y、z≤1，2D中Z==0.5）节点形状ic节点颜色其中，节点编号是必选项，标签可由软件自动生成数字序列标签。
该文件中节点形状的大小只能通过x_fact 10 y_fact 10这种方法设置，比较麻烦。
另外可考虑通过设置Vectors 表的值来改变。
#边的规定边的起点终点边的权值c表示边的颜色（注：节点的值在Vector文件中）其中，起点、终点、边权值是必选项，（边权值可自动生成？）#点边式实例*Vertices 31 "SanJiao" 0.2 0.7 0.5 triangle ic LightYellow2 "FangXing" 0.2 0.2 0.5 box ic LightCyan3 "LingXing" 0.7 0.2 0.5 diamond ic LightGreen*Edges1 2 1 c Red2 3 1 c Blue1 3 1 c Yellow(2)点边序列式文件后缀.net点的方式与点边式文件中点的表示方式一样，边是将与节点有连接的点无重复列出，注意此处省略了边的值。
实例*Vertices 31 "SanJiao" 0.2 0.7 0.5 triangle ic LightYellow2 "FangXing" 0.2 0.2 0.5 box ic LightCyan3 "LingXing" 0.7 0.2 0.5 diamond ic LightGreen*Edgeslist1 2 32 3保存格式中还有个是将节点的属性忽略了：(3)点矩阵式边使用邻接矩阵的形式表示，简单无向图的邻接矩阵是对称矩阵。
介绍几个图论和复杂网络的程序库刚加入复杂网络圈子，暂时还没有成熟的研究内容，先发个资料性的东西占坑：）作复杂网络研究离不开对各种实际或模拟网络的统计、计算、绘图等工作。
对于一般性的工作，我们可以用Pajek、Netdraw和Ucinet等软件完成。
但对一些特殊应用（比如自己开发了一个新模型），现有的软件不能提供相应的建模或计算功能，这时就必须要通过编程的办法来解决问题了。
在这篇文章中，向大家介绍我使用过的4个面向图论及复杂网络分析的程序库，它们可以（分别或同时）用C、C++、C#和Python等语言调用。
同时这些库都是开源的，可以通过研读它们的源代码提高编程水平。
好，下边开始介绍，第一位出场的是：一、Boost Graph Library ——“准”C++标准库Boost Graph Library（BGL）是C++ Boost库的成员之一。
Boost是一个经过千锤百炼的C++库，作为标准模板库STL的后备，是C++标准化进程的发动机之一。
Boost库由C++标准委员会库工作组成员发起，在C++社区中影响甚大，是不折不扣的“准”标准库。
BGL的特点是灵活性和高运行效率。
BGL是以模板的形式提供的，这意味着你可以在模板的基础上创建自己的类型，比如自定义的节点类。
BGL的开发者是世界上最顶尖的C++专家，这个库中实现的各种图算法具有非常高的执行效率，而且BGL本身具有工业强度，你可以放心的使用它。
此外，BGL的代码结构良好，是非常值得研读的精品，对于学习算法与数据结构会有很大的帮助。
从我的角度来看，BGL的缺点是没有提供复杂网络分析的算法，所以在实际中我使用的还不多。
建议对于分析大规模的网络问题时使用这个库，利用它良好的图数据结构，开发自己的复杂网络分析算法，将会获得很高的执行效率。
参考资源：BGL官方网站：/doc/libs/1_42_0/libs/graph/技术书籍《The Boost Graph Library》，作者: Jeremy G. Siek，Lie-Quan Lee，Andrew Lumsdaine，见：/subject/1463103/《使用Boost Graph library》，一个简短的BGL使用介绍，适合快速上手，见：/2009/0408/100.html《Boost Graph Library 学习笔记》，讨论学习BGL中遇到的问题，见：/magicblue/archive/2009/05/22/4208976.aspx二、QuickGraph —— .NET平台下的BGLQuickGraph是一个用C#语言编写的.NET组件库，所提供的算法与BGL类似，可以看作是Boost Graph Library在.NET平台下的实现。
在线虚拟仿真实验平台架构设计与实现引言：在线虚拟仿真实验平台是一种通过网络连接的方式，让学生能够在任何地方通过计算机或者其他终端设备进行虚拟实验的教学平台。
虚拟实验平台具有实验环境可控、资源共享和远程操作等特点，可以解决传统实验中实验设备有限、实验时间有限、实验成本高等问题。
本文将介绍在线虚拟仿真实验平台的架构设计与实现。
一、架构设计1.前端：前端部分主要负责用户交互和数据展示，包括用户登录注册、实验列表展示、实验环境展示等功能。
前端可以使用Web前端技术（如HTML、CSS、JavaScript）实现用户界面的开发，使用Ajax技术实现与后端的数据交互。
2.后端：后端部分主要负责实验环境的控制和数据的处理，包括实验环境搭建、实验指令的执行和实验数据的存储等功能。
后端可以使用服务器端编程语言（如Java、Python、Node.js等）实现实验环境的控制和数据的处理。
3.数据存储：二、实现1.前端实现：前端可以使用HTML、CSS和JavaScript等Web前端技术进行开发。
可以使用前端框架（如React、Vue.js）加快开发速度和提升用户体验。
前端需要实现用户登录注册、实验列表展示、实验环境展示等功能，同时需要与后端进行数据交互，获取实验数据和发送实验指令。
2.后端实现：后端可以使用服务器端编程语言实现实验环境的控制和数据的处理。
可以使用Web框架（如Spring Boot、Django）加快开发速度和提升性能。
后端需要实现实验环境的搭建、实验指令的执行和实验数据的存储等功能，同时需要提供API接口供前端进行数据交互。
3.数据存储实现：4.部署与运维：完成开发后，需要将前端和后端部署在服务器上，并配置数据库和云存储服务。
可以使用容器化技术（如Docker、Kubernetes）方便地进行应用部署和升级。
同时，需要进行定期的维护和监控，确保平台的稳定性和可靠性。
结论：在线虚拟仿真实验平台的架构设计与实现主要包括前端、后端和数据存储三个部分。
典型的社会网络分析软件工具及分析方法社会网络分析是一种探究人际干系和信息传播的方法，已经成为社会科学和管理科学中重要的探究工具之一。
随着互联网的普及和社交媒体的兴起，人们之间的社会网络变得越来越复杂。
为了更好地理解和分析社会网络，探究人员和分析师们开发了许多社会网络分析软件工具。
本文将介绍一些典型的社会网络分析软件工具，并谈论它们的分析方法。
二、典型的社会网络分析软件工具1. GephiGephi 是一个开源的网络分析和可视化软件工具，可以通过其图形用户界面（GUI）来分析和可视化社会网络数据。
它提供了丰富的网络分析算法和可视化选项，可以援助用户发现网络的核心成分、节点的度中心性、紧密中心性、介数中心性等重要的网络属性。
Gephi 还支持导入和导出多种常见的社会网络数据格式，如GraphML等，以便利用户使用。
2. UCINetUCINet 是一款经典的用于社会网络分析的软件工具，也是最早的商业软件之一。
UCINet 提供了一系列强大的网络分析功能，例如节点统计、集群分析、坐标估算等。
它还支持导入和导出多种不同格式的数据，并且可以通过命令行界面（CLI）进行批处理分析。
UCINet 还包含了一些可视化功能，可以援助用户更好地理解网络结构。
3. PajekPajek 是一个用于大规模网络分析和可视化的软件工具，尤其适用于处理包含成千上万个节点和边的复杂网络。
Pajek 支持多种网络数据格式，并且提供了丰富的网络分析算法，如社团发现、布局估算、节点属性分析等。
Pajek 的可视化功能分外强大，可以展示网络的节点、边以及它们之间的干系。
4. NodeXLNodeXL 是一个用于分析和可视化社交媒体网络的工具，特殊适用于分析 Twitter、Facebook 和 Flickr 等社交媒体平台上的数据。
NodeXL 支持导入和分析社交媒体的干系数据，如用户之间的关注干系、转发干系等。
除了常见的网络分析功能外，NodeXL 还提供了一些社交媒体特定的分析方法，如情绪分析、主题提取等。
pajek介数-概述说明以及解释1.引言1.1 概述引言部分是文章的开头，要简洁明了地介绍文章的背景和内容。
对于"Pajek介数"这个主题，可以简要描述以下内容：概述：网络分析是一种研究复杂系统中个体之间相互关系的科学方法，近年来得到越来越广泛的应用。
网络中的节点（个体）和边（关系）构成了网络结构，而介数是网络分析中的一个重要指标之一。
介数可以帮助我们分析衡量节点在网络中的中心性以及信息传播的效率。
本文将重点讨论Pajek介数，Pajek是一款流行且强大的网络分析工具，被广泛用于社交网络分析、信息传播研究等领域。
Pajek介数作为Pajek 工具中的一个重要功能，可以帮助我们在网络分析中更好地理解节点的重要程度和信息传播的路径选择。
在接下来的章节中，我们将首先解释Pajek介数的概念，包括介数的基本定义和意义。
然后，我们将详细讨论Pajek介数的计算方法，介绍常用的算法和计算流程。
最后，我们将探讨Pajek介数在网络分析中的应用，并分析其局限性以及未来的发展方向。
通过对Pajek介数的深入研究和理解，我们可以更好地利用网络分析工具，并在复杂系统的研究中发现节点的关键作用和信息传播的路径，为社交网络分析、社会影响力评估等领域提供更加准确和具有实践价值的结论。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将按照以下顺序展开对Pajek介数的介绍和讨论：第一部分，引言，将提供文章的背景和Pajek介数的作用。
在引言中，将对Pajek介数的概念进行简要概述，并明确文章的目的。
引言部分将为读者提供一个整体了解Pajek介数的基础。
第二部分，正文，将详细讨论Pajek介数的理解和计算方法。
在2.1节中，将深入探讨Pajek介数的概念，并阐述其在网络分析中的重要性和应用场景。
在2.2节中，将介绍Pajek介数的计算方法，包括具体的公式和算法。
通过对Pajek介数的理解和计算方法的阐述，读者将能够全面掌握Pajek介数的实际应用能力。
基于复杂网络理论的电网脆弱性分析摘要：由于连锁故障引发的大面积停电事故地频繁发生，越来越多的人对连锁故障传播的内在机理和电网本身固有的结构脆弱性进行了探索。
本文就是基于复杂网络理论，运用Pajek软件对IEEE118节点标准测试系统进行拓扑建模，通过计算其特性指标分析网络的结构，然后引入了电气介数这一参数来寻找到网络的关键节点及关键线路，建立了脆弱性分析指标，通过MATLAB编程进行计算从而对电力系统网络脆弱性进行分析。
关键词：复杂网络理论；电力系统脆弱性；关键节点；关键线路引言电网是目前世界上元件数量最庞大、覆盖区域最广阔的人造系统之一。
电网规模的不断扩大为我们社会经济等各方面发展带来了巨大的效益，但同时也会导致许多不确定因素使电网发生灾变的风险增加。
长期以来，对电网安全性分析的研究大多都还基于还原论的思想方法[1]。
为了更准确地描述电网的行为，一般要首先建立出电网中各元件精确的数学模型，并能够在此基础上组合还原成系统，并能用微分代数方程描述出来，最后再使用计算机的仿真技术来进行求解。
由于现代电网规模的扩大和结构的复杂特性，再使用数学建模方法已经不能全面准确地描述其静态和动态的特性，这种基于还原论的分析方法在深入分析电网连锁故障和停电机理等系统动态行为方面已不满足，所以它不能够对电力系统的脆弱性进行准确的评估，也不能够预测连锁故障的发生和它的风险。
近年来，复杂网络理论方法的出现弥补了传统方法的不足，为研究电网的安全性特性开辟了全新的方向，它为帮助我们从整体上更好地把握电网的复杂性和讨论其相应的动力学特性提供了一种全新的视角。
而运用复杂网络理论研究分析电网结构的复杂性和脆弱性问题，对于解释电网停电的内在机理以及研究预防和控制措施，都具有非常重要的意义。
本文笔者通过研究复杂网络理论，介绍了复杂网络理论的四个特性指标，并运用Pajek软件建立了关于IEEE118节点标准测试系统的有权无向拓扑模型，通过计算特性指标分析了网络的结构特点，并借助Matpower软件，结合电力系统实际运行方式, 引入线路运行介数等指标后，寻找出各个网络的关键节点及关键线路，建立了脆弱性分析指标，从而对网络脆弱性进行了分析。
基于复杂网络的我国航空货运网络结构分析蒲亚琼;赵礼强;靖可【摘要】基于中国国内65个民航机场、333条航线构建国内航空货运航线网络.通过搜集2016年上述航线国内航空货运运量,采用Pajek软件对该货运航线网络结构进行分析,并对航线载运率进行研究.结果显示:我国货运航线网络具有小世界特征,边缘节点优先与大型枢纽城市节点建立连接;网络发展不均衡,拥有更多航线的城市节点运力也更高,导致大型城市枢纽节点负担过重;我国货运航线网络的载运率整体偏低,特别是连接枢纽城市和东南沿海地区的航线.最后,提出调整航线网络结构与提高航空货载运运率的建议.研究有助于分析我国当前货运航线网络存在的问题,为货运网络结构优化与货邮资源配置提供依据.【期刊名称】《沈阳航空航天大学学报》【年(卷),期】2018(035)006【总页数】8页(P82-89)【关键词】航空货运;航线网络;中心度;载运率【作者】蒲亚琼;赵礼强;靖可【作者单位】沈阳航空航天大学经济与管理学院,沈阳110136;沈阳航空航天大学经济与管理学院,沈阳110136;大连海事大学航运经济与管理学院,辽宁大连116026【正文语种】中文【中图分类】F560.84航空货运是航空运输的重要组成部分。
长期以来，航空货运以其时效性强在长途运输中占有优势。
2008年金融风暴的爆发影响了我国航空货运的发展，导致了货运航空企业市场格局的重大调整，经历了金融危机影响的全球航空业在2010年开始出现反弹，2014年呈稳步增长态势。
在这种局势下，中国航空业依旧保持平稳增长，2012年出台的《国务院关于促进民航业发展的若干意见》为全国民航业指明了科学发展方向，全国各地逐渐建立起相对完善的民用机场体系和客货运网络。
2003-2016年期间，国内航空货邮运输量和周转量年均增长分别达到15.8%和21.9%。
截止2016年底，年货邮吞吐量达一万吨以上的运输机场有50个，货邮运输总量达668万吨，货邮周转量为222.45亿吨公里。
常用网络分析软件第一篇：常用网络分析软件介绍网络分析软件是一种计算机程序，用于处理和分析网络数据，从而得出网络行为和结构方面的信息和洞察。
它们在许多领域中得到广泛应用，如社交网络分析、金融网络分析、病毒传播模型和恶意软件分析等。
下面将介绍四种常用网络分析软件：Gephi、UCINET、Pajek和NetworkX。
1. GephiGephi是一款开源的网络分析软件，它基于Java和NetBeans平台，提供了一组先进的功能和工具，可用于可视化、分析和探索大型网络。
Gephi的功能非常多，包括：图形布局、网络统计、网络过滤、社区检测和网络动态等。
在Gephi中，可将网络图形通过拖放、缩放和旋转等方式进行可视化操作，简洁直观。
Gephi的重要特点是开放性和可扩展性，任何开发人员都可以使用Gephi的API和其他开发工具来增强Gephi的功能和性能。
2. UCINETUCINET是一款基于Windows的网络分析软件，用于计算和分析网络中的结构、关系、流和合作等。
UCINET的主要功能包括大量的网络分析工具、高级可视化工具和社交网络方法。
UCINET拥有强大的数据管理和处理工具，可进行数据预处理、数据清洗和特征分析等操作。
UCINET的重要特点是可扩展性和高精度性能，能够对超大型、高度复杂的网络进行分析和可视化。
3. PajekPajek是一款基于Windows的免费网络分析软件，是一种功能强大、高度可扩展的工具，可用于社交网络分析、复杂网络分析和图像处理等。
Pajek的主要功能包括图形布局、社区检测、网络统计、网络动态、可视化和多种数据导入/导出工具。
它的可视化功能非常出色，可用各种方式显示网络关系、结构和特征。
Pajek的重要特点是灵活性和易用性，许多用户选择Pajek是因为它的稳定性、广泛性和丰富性能。
4. NetworkXNetworkX是一个Python软件包，用于创建、操作和研究复杂网络。
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。
复杂网络现象研究及分析方法复杂网络是由大量节点和相互连接的边构成的网络系统，其结构和行为具有复杂性和非线性特征。
在各个领域中，复杂网络都广泛存在，并包含着丰富的信息和规律。
研究复杂网络现象和分析其特征可以帮助我们更好地理解和解释现实世界中的复杂系统，如社交网络、生物网络、物流网络等。
本文将介绍复杂网络现象的研究内容和分析方法。
一、复杂网络现象的研究内容1. 结构特征分析复杂网络的结构特征是指网络中节点之间连接的方式和模式。
研究网络的结构特征可以揭示网络的整体性质和发展规律。
其中最基本的结构特征是度分布，即节点连接的数量分布情况。
例如，某些网络中存在少数节点连接数非常高，而大多数节点连接数较低的现象，被称为幂律分布。
其他常见的结构特征还包括聚类系数、平均路径长度等。
2. 动力学分析复杂网络的动力学特征是指网络系统随时间演化和变化的行为。
动力学分析可以研究网络中节点的演化规律、信息传播模式和系统的稳定性等。
例如，研究在网络中引入节点或删除节点的效果，可以探究网络系统的鲁棒性和脆弱性。
此外，通过分析网络中信息传播的路径和速度，可以预测疾病传播、舆论演化等现象。
3. 同步现象研究复杂网络中的同步现象是指网络节点之间在时间上出现一致演化的现象。
同步现象广泛存在于自然界和社会系统中，如心脏的跳动、脑区的激活等。
研究同步现象可以揭示网络系统中节点之间的相互作用和调控机制。
例如，通过构建耦合节点的模型，可以发现节点之间的同步阈值和同步模式。
二、复杂网络分析方法1. 大数据处理复杂网络研究中常常涉及到大规模数据集的处理和分析。
大数据处理方法可以帮助整理和提取网络中的信息，并准确计算各种指标和特征。
例如，常用的大数据处理技术包括图算法、机器学习、数据挖掘等。
这些方法能够快速处理大量数据，并发现隐藏的规律和模式。
2. 网络建模与仿真复杂网络的建模和仿真是研究网络现象和分析方法的重要手段。
通过构建合适的数学模型和复杂网络的拓扑结构，可以模拟网络中的行为和动态过程。
Pajek数据格式和图像的输出保存本文举例所用源代码：链接: /s/1jGAhmZ0 密码: i6fe一pajek的数据格式参考：http://mrvar.fdv.uni-lj.si/pajek/此处有Start with Pajek的PDF1 Networks网络的表示方式：参考：pajek-Program for Analysis Visualization of Large Networks[M]，P77 P89 pajek-分析和可视化大型网络的程序[M]，P4 P52-56pajek中使用arcs弧表示有向边，edges边表示无向边。
(1)点边式文件后缀.net文件中间隔为空格#点的规定节点编号标签位置坐标（0≤x、y、z≤1，2D中Z==0.5）节点形状ic节点颜色其中，节点编号是必选项，标签可由软件自动生成数字序列标签。
该文件中节点形状的大小只能通过x_fact 10 y_fact 10这种方法设置，比较麻烦。
另外可考虑通过设置Vectors 表的值来改变。
#边的规定边的起点终点边的权值c表示边的颜色（注：节点的值在Vector文件中）其中，起点、终点、边权值是必选项，（边权值可自动生成？）#点边式实例*Vertices 31 "SanJiao" 0.2 0.7 0.5 triangle ic LightYellow2 "FangXing" 0.2 0.2 0.5 box ic LightCyan3 "LingXing" 0.7 0.2 0.5 diamond ic LightGreen*Edges1 2 1 c Red2 3 1 c Blue1 3 1 c Yellow(2)点边序列式文件后缀.net点的方式与点边式文件中点的表示方式一样，边是将与节点有连接的点无重复列出，注意此处省略了边的值。
实例*Vertices 31 "SanJiao" 0.2 0.7 0.5 triangle ic LightYellow2 "FangXing" 0.2 0.2 0.5 box ic LightCyan3 "LingXing" 0.7 0.2 0.5 diamond ic LightGreen*Edgeslist1 2 32 3保存格式中还有个是将节点的属性忽略了：(3)点矩阵式边使用邻接矩阵的形式表示，简单无向图的邻接矩阵是对称矩阵。
