社会网络分析法——详细讲解_图文
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第5章图与网络分析163页PPT
bi j 0wi j
(vi ,vj)E (vi ,vj)E
例6.4 下图所表示的图可以构造权矩阵B如下:
v1 4
v2
36
72
v6 4
3
3
v3
5
2
v5
v4
v1 0 4 0 6 4 3
v
2
4
0
2
7
0
0
B
v3
0
2
0
5
0
3
v4 6 7 5 0 2 0
v
5
4
17
v4
树与图的最小树
v1 23 v6
20
v2
1
4
v7
9
15 v3
28 25
16 3
v5
17
v4
v1
v2
23 v6
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v5
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v4
v1
②
15
9
7 ④ 14
⑤
①
10
19
20
6 ⑥
③
25
图的矩阵描述： 邻接矩阵、关联矩阵、权矩阵等。
1. 邻接矩阵 对于图G=（V，E），| V |=n， | E |=m，有nn阶方矩阵
【原创】社会网络分析 网络结构 网络 课件 PPT 完整版 图文
2.2 接近性
共有g-1个非中心节点，1个中心节点。中心节点的接近性是1/(g1)，标准化的结果是1；非中心节点的接近性是1/(1+2(g-2))，标 准化的结果是(g-1)/(2g-3).所以最大可能为(g-1)(1-(g-1)/(2g-3)) = (g-1)(g-2)/(2g-3)
中心度最大在星 型图取到，最小 在正则图取到
1.图属性
1.2 最大（最小）测地线距离
Eccentricity： 节点v的eccentricity表示的是这个节点 到所有其他节点之间测地线距离最长 的 半径radius： 图的半径是所有节点的eccentricity里 面最短的
直径diameter： 图的直径是所有节点的eccentricity里 面最长的
2.图中心性
2.4 声望（prestige）
Graph pቤተ መጻሕፍቲ ባይዱestige
2.图中心性
2.4 中心性与声望
中心性：算出度（能找到谁） 声望：算入度（谁来找你） 和我们在现实生活当中的场景不一定匹配。例如，在微博转发构成的 数据里面，如果B转发了A的原文，形成了一条从B指向A的边，那么对 于A来说，可能算入度反而能体现中心性。所以具体问题要具体分析。
2.图中心性
2.3 中介性
在星型图中，中心节点处于g-1个节点的中心，所以他的中介性 是(g-1)(g-2)/2，则求和的结果也就是图最大可能中介性为 (g-1)(g-1)(g-2)/2
Freeman, L.C. (1979). Centrality in Social Networks I: Conceptual Clarification. Social Networks, 1, 215-239.
1 中心度最大 在星型图取 到，最小在 正则图取到
共有g-1个非中心节点，1个中心节点。中心节点的接近性是1/(g1)，标准化的结果是1；非中心节点的接近性是1/(1+2(g-2))，标 准化的结果是(g-1)/(2g-3).所以最大可能为(g-1)(1-(g-1)/(2g-3)) = (g-1)(g-2)/(2g-3)
中心度最大在星 型图取到，最小 在正则图取到
1.图属性
1.2 最大（最小）测地线距离
Eccentricity： 节点v的eccentricity表示的是这个节点 到所有其他节点之间测地线距离最长 的 半径radius： 图的半径是所有节点的eccentricity里 面最短的
直径diameter： 图的直径是所有节点的eccentricity里 面最长的
2.图中心性
2.4 声望（prestige）
Graph pቤተ መጻሕፍቲ ባይዱestige
2.图中心性
2.4 中心性与声望
中心性：算出度（能找到谁） 声望：算入度（谁来找你） 和我们在现实生活当中的场景不一定匹配。例如，在微博转发构成的 数据里面，如果B转发了A的原文，形成了一条从B指向A的边，那么对 于A来说，可能算入度反而能体现中心性。所以具体问题要具体分析。
2.图中心性
2.3 中介性
在星型图中，中心节点处于g-1个节点的中心，所以他的中介性 是(g-1)(g-2)/2，则求和的结果也就是图最大可能中介性为 (g-1)(g-1)(g-2)/2
Freeman, L.C. (1979). Centrality in Social Networks I: Conceptual Clarification. Social Networks, 1, 215-239.
1 中心度最大 在星型图取 到，最小在 正则图取到
社会网络分析法——详细讲解精品PPT课件
3. 网络规模和网络密度分析
整体网的密度
假设网络中有n个行动者，其中包含的实际关系数为m
当整体网是无向关系网时，其中包含的关系总数在理论 上的最大可能值是n(n-1)/2，则其网络密度为：m/(n(n1)/2) 当整体网是有向关系网时，其中包含的关系总数在理论 上的最大可能值是n(n-1)，则其网络密度为：m/(n(n-1))
重要理论基础：
六度分割理论
150定律（邓巴数字）
1. 社会网络分析简介
网络中的“点”
可以是任何一个社会单位或者社会实体，例 如：个体、公司、学校、城市、国家
关系的表现也有很多种
朋友关系、合作关系、距离关系、贸易关系
1. 社会网络分析简介
社会网络的形式化表达
图形表达 矩阵表达
有向图、无向图；二 值图、符号图、多值 图；完备图，非完备 图
的总和；最后用这个总和除以在理论上各个
差值总和的最大可能值
n
Cmax Ci
C
i 1
max
n
Cmax Ci
i1
4. 2 中间中心性
点的中间中心度：
它测量的是行动者对资源控制的程度， 也就是一个点在多大程度上位于图中其他 “点对”的“中间”。
如果一个点处于许多其他点对的捷径 （最短的途径）上，就说该点具有较高的 中间中心度。
NetDraw
凝聚子群、结构
洞等
UCINET
三维展示分析分 析软件Mage
集成了Pajek用于 大型网络分析的
Free应用程序
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
UCINET (University of California at Irvine NETwork）
社会网络中的用户需求与行为模式分析
社会网络中的用户需求与行为模式分析第一章：引言近年来，随着社会网络的兴起，人们的交际方式发生了翻天覆地的变化。
社会网络已经成为了人们获取信息、交流思想、建立社交关系台基本的渠道之一。
在社交网络中，用户的需求和行为模式对网络平台的运营模式、商业模式以及用户体验，都具有至关重要的影响。
因此，本文旨在探讨社会网络用户的需求和行为模式，进而为社交网络平台的运营提供一定的参考和指导。
第二章：社会网络用户需求分析在社会网络中，用户的需求比较多样化，但是可以归结为以下几种主要类型：1.社交需求社会网络最主要的应用场景之一就是社交交友。
社交需求是用户使用社交网络的首要原因之一。
用户通过社群、博客、聊天、交友等社交功能满足自己的社交需求，寻找志同道合的好友、结交商业伙伴、扩大个人人脉等。
2.获取信息需求在社会网络上，人们获取信息的渠道更丰富、更快捷、更实时。
用户通过搜索、分享、阅读、订阅等功能获取最新和有价值的信息，包括新闻、科技、财经、娱乐、生活等各类信息。
3.娱乐需求社会网络还是人们消遣娱乐的重要场所。
通过游戏、音乐、视频、图片等功能，在社交网络中消遣放松，缓解日常工作和学习中的压力。
4.商务需求随着社交网络的不断发展和升级，社交网络的商业属性已经越来越明显。
用户通过社交网络平台可以接触到更多的商业信息、商业机会，寻找商业合作伙伴、推销产品、推广品牌等。
第三章：社会网络用户行为模式分析社会网络用户的行为模式可以分为以下几种：1.用户名义化行为模式社交网络给人们提供了用户名义化的社交环境，使得人们在社交网络上的个人信息和名誉越来越重要，有些人甚至对其个人信息的管理精益求精。
在社交网络上，人们往往会维护自己的在线形象和流量，提高自己的关注量和曝光率。
2.模仿行为模式社交网络中的用户行为往往呈现出类似的模式和行为方式，当信息量大到一定程度，人们往往会按照潜在的约束性规则来排列和组织信息，形成某种特定的信息表达模式。
社会网络分析法——详细讲解ppt课件
社会网络分析法
1. 社会网络分析简介
什么是社会网络？
“社会网络”指的是作为节点的社 会行动者（social actor）及其间的 关系的集合。也可以说，一个社会 网络是由多个点（社会行动者）和 各点之间的连线（行动者之间的关 系）组成的集合。用点和线来表达 网络，这是社会网络的形式化界定。
1. 社会网络分析简介
值”；再计算这些“差值”的总和；最后用这个
总和除以理论上该差值总和的最大可能值
n
n
CABmax CABi
CRBmax CRBi
CB
i 1
n3 4n2 5n 2
i 1
n 1
4. 3 接近中心性
思想
一个点越是与其他点接 近，该点在传递信息方 面就更加容易，因而可 能居于网络的中心。
局域网：个体网加上与个体网络成员有联系的 其他点所构成的网络。
整体网：由一个群体内部所有成员及其间的关 系构成的网络。
1. 社会网络分析简介
资料的收集方法
线人法 提名法 档案资料 问卷法等
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
最流行的社会网
络分析软件
网络规模、网络 实现画图功能的
密度、中心性、
5.3 基于度数的凝聚子群
建立在点度数基础上的凝聚子群：K—丛，K—核 是通过限制子群中的每个成员的邻点个数而得到的。
K—丛的概念
一个K—丛就是满足下列条件的一个凝聚子群， 即在这样的一个子群中，每个点都至少与除了K个 点之外的其他点直接相连。
也就是说，如果一个凝聚子群的规模为n，那么 只有当该子群中的任何点的度数都不小于（n-k）这 个值的时候，我们才称之为K-丛。
3. 网络规模和网络密度分析
1. 社会网络分析简介
什么是社会网络？
“社会网络”指的是作为节点的社 会行动者（social actor）及其间的 关系的集合。也可以说，一个社会 网络是由多个点（社会行动者）和 各点之间的连线（行动者之间的关 系）组成的集合。用点和线来表达 网络，这是社会网络的形式化界定。
1. 社会网络分析简介
值”；再计算这些“差值”的总和；最后用这个
总和除以理论上该差值总和的最大可能值
n
n
CABmax CABi
CRBmax CRBi
CB
i 1
n3 4n2 5n 2
i 1
n 1
4. 3 接近中心性
思想
一个点越是与其他点接 近，该点在传递信息方 面就更加容易，因而可 能居于网络的中心。
局域网：个体网加上与个体网络成员有联系的 其他点所构成的网络。
整体网：由一个群体内部所有成员及其间的关 系构成的网络。
1. 社会网络分析简介
资料的收集方法
线人法 提名法 档案资料 问卷法等
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
最流行的社会网
络分析软件
网络规模、网络 实现画图功能的
密度、中心性、
5.3 基于度数的凝聚子群
建立在点度数基础上的凝聚子群：K—丛，K—核 是通过限制子群中的每个成员的邻点个数而得到的。
K—丛的概念
一个K—丛就是满足下列条件的一个凝聚子群， 即在这样的一个子群中，每个点都至少与除了K个 点之外的其他点直接相连。
也就是说，如果一个凝聚子群的规模为n，那么 只有当该子群中的任何点的度数都不小于（n-k）这 个值的时候，我们才称之为K-丛。
3. 网络规模和网络密度分析
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。