DBX PA中文使用手册
pajek中文使用手册
Pajek 分析和可视化大型网络的程序 参考手册 List of commands with short explanatio n version 1.16 Vladimir Batagelj and Andrej Mrvar 翻译：先红、一生有我、傻大师、沧海回眸、AndyChang、comp network、遥遥、大头、三叶草 整理：饭团 Ljubljana, October 4, 2006 1996, 2006 V. Batagelj, A. Mrvar. Free for noncommercial use. PdfLaTex version October 1, 2003
Vladimir Batagelj Department of Mathematics, FMF University of Ljubljana, Slovenia http://vlado.fmf.uni-lj.si/ vladimir.batagelj@fmf.uni-lj.si Andrej Mrvar Faculty of Social Sciences University of Ljubljana, Slovenia http://mrvar.fdv.uni-lj.si/ andrej.mrvar@fdv.uni-lj.si
目录 1.Paje k介绍 (1) 2.数据对象 (3) 3 主窗口工具栏 (7) 3.1 File（文件） (7) 3.2 N et（网络） (11) 3.3 N ets(网) (26) 3.4 Operation（操作） (28) 3.5 Partitio n（分类） (34) 3.6 Partitions（分类） (35) 3.7 Vector（向量） (35) 3.8 V ect ors（向量） (36) 3.9 Permutation（排序） (37) 3.10 Cluster（类） (37) 3.11 Hierarchy（层次） (37) 3.12 Options（选项） (38) 3.13 Info(信息) (40) 3.14 Tools(工具) (40) 4 绘图窗口工具 (42) 4.1 主窗口绘图工具 (42) 4.2 Layout（布局） (42) 4.3 Layers（图层） (43) 4.4 GraphOn l y（仅图形） (44) 4.5 Previous（退回到前一次操作） (44) 4.6 Redraw（重绘） (44) 4.7 N ext（下一步） (44) 4.8 Options（选项） (45) 4.9 Export (导出) (47) 4.10 Spin（旋转） (49) 4.11 Mo ve（移动） (49) 4.12 Info (信息) (49) 5 Exports to E PS/SVG/VRML (50) 5.1 Defaults (默认值) (50) 5.2 Parameters in EPS,SVG and VRML Defaults Window（在EPS/SVG/VRML默认窗口中 的参数） (50) 5.3 Exporting Pictures to EPS/SVG —在输入文件中定义参数 (52) 6 在Pajek中使用Macros（宏） (57) 6.1 什么是Macro（宏）？ (57) 6.2 怎样标明一段宏？ (57) 6.3 如何运行宏？ (57) 6.4 例子 (57) 6.5 重复最后的命令 (57) 附加信息 (59)
pajek简介基本资料
Pajek简介、基本资料 Pajek简介、基本资料、2013版最新软件包与使用说明为什么Pajek叫做蜘蛛软件？Pajek软件是由Batagelj和Mrvar共同编写，由于Pajek在斯洛文尼亚语中是蜘蛛的意思，因此导致该软件的Logo就是一只蜘蛛，暗示其具有网络绘制的功能。Pajek主要是基于Windows的应用软件，可以应用于大型网络可视化，主要基于数学中的图论、网络分析等理论发展而来。 一、最新Pajek 3.11版本支持32、64位的windows，仅限于非商业用途。 二、Pajek向以下网络提供分析和可视化操作工具：合著网、化学有机分子、蛋白质受体交互网、家谱、因特网、引文网、传播网（AIDS、新闻、创新）、数据挖掘（2-mode网）等。 三、Pajek主要识别net文件和mat文件类型的数据。转化net文件，有三种方法： 第一是从txt转化，用到的软件是txt2pajek；
第二个是从excel（注意，是2003版）中转化为net文件，用到的是excel2pajek； 第三种就是在txt中按照net文件的格式把数据写下来，然后把后缀名由txt改成net，这算一个小技巧。 mat文件只能用上述第三种方法。这个第三种方法只能适用于较少数据的输入，对于大规模数据处理来讲还是转换吧。附件内容： （1）2013年最新Pajek 3.11（含32位和64位两种版本）以及所有模拟数据集； （2）《Exploratory Social Network Analysis with Pajek》PDF 版（英）； （3）Pajek学习指南（PPT）； （4）Pajek使用手册（英文）PDF； （5）Pajek使用手册（中文）PDF。
NodeXL中文介绍
NodeXL 社交网络可视化：NodeXL | civn中文信息可视化社区 社交网络可视化：NodeXL 2012年06月11日? 社交网络, 视频? 暂无评论 NodeXL是一个免费、开源的插件，适用于Excel 2007 & 2010。NodeXL的主要功能是社交网络可视化，输入一张网络边（关系）的列表，点击一个按钮就可以看到你的关系图。 功能特点 灵活的输入输出：输入和输出图表格式包括GraphML，Pajek，UCINet，和矩阵格式。 与社交媒体直接连接：直接从Twitter、YouTube、Flickr和电子邮件导入社交网络，或用一个多功能插件从Facebook、Exchange和万维网超链接中获取网络数据。 缩放：缩放到感兴趣的区域，调整顶点大小以减少混乱。 灵活的布局：使用“力量导向“算法进行布局，或用鼠标拖动。 很容易地调整显示属性：通过填写工作表的单元格来设置颜色、形状、大小、标签和透明度，或选择根据度中心性、中介中心性等度量自动填写。 动态筛选：使用滑动条就能立刻隐藏一些节点和边，例如，隐藏所有度中心性小于5的节点。 强大的节点分组功能：根据节点的共同属性将它们分组，或让NodeXL分析它们的连通性并自动分组。为不同组的节点设置不同的颜色、形状，以便于区分。 图度量计算：轻松计算度中心性、中介中心性和接近中心性等。 任务自动化：点击一次完成多个重复的任务。
操作界面 工具视频 怎样从多个社交网络导入数据到NodeXL 应用案例 CHI2012 这是NodeXL的Gallery中的案例之一。展示的是1000位最近的Twitter中包含“CHI2012”的Twitter用户的网络图，数据在2012年5月4日21：14分（UTC）抓取。 参数 图形类型：有向的（directed) 布局算法：the Harel-Koren Fast Multiscale layout algorithm 边的颜色：关系值（ relationship values） 节点大小：跟随者值（followers values)
六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介
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。
NodeXL手册
社交媒体网络分析:NodeXL实践与学习 社交媒体工具,如电子邮件、论坛、博客、微博和维基,被数十亿全世界的人们。他们通过这些媒体沟通，通过桌面和基于web的应用在固定或移动设备上，结果创建了多个复杂的社会网络结构。这个活泼的互动与网络的关系创造了通过这些技术是因为个人、组织、社会团体的不断的增长。了解这些社交媒体网络的发展,变化,失败或成功是一个越来越受到研究人员和专业人士的关注。现在社会网络分析提供了一组概念和指标系统地研究这些动态流程。信息可视化的方法也变得有价值，帮助用户在在复杂的社会网络中发现模式、趋势、集群和离群值。 丰富的软件工具对社会网络分析和可视化展示了力量的兴趣,但许多这些工具使用困难,特别是对于那些缺乏经验编程语言。开源软件工具,NodeXL设计尤其方便学习的概念和方法的社会网络分析与可视化作为一个关键组件(更多信息见史密斯,Shneiderman,et al . 2009)。 Microsoft Excel 2007的NodeXL模板是一个免费和开源扩展到广泛使用的电子表格应用程序,提供了一系列的基本网络分析和可视化功能。 NodeXL使用高度结构化的工作簿包含多个工作表来存储所有的模板代表一个网络图所需的信息。网络关系(如图的边)表示为一个Edges列表,所有成对的顶点相连构成了网络图。其他工作表包含关于每个顶点的信息和集群信息。可视化功能允许用户显示一定范围的网络图，数据属性映射到的视觉属性包括形状、颜色、大小、透明度和位置。 NodeXL支持学生学习社会网络分析和专业人士网络分析应用到感兴趣的业务问题上。它建立在熟悉的Excel电子表格范式基础上，为非程序员提供一个易于使用的工具。NodeXL集成Excel的内部分析函数,常用的网络指标和可视化这三个方面。它支持不同视觉网络布局、强大的过滤、聚类和映射的顶点和edge-level 数据到高度可定制的视觉属性和标签。中等规模网络的工具支持工作几千顶点,尽管一些用户已经成功地处理成千上万的顶点。 NodeXL主要由微软研究院Marc Smith团队及众多研究机构的热心人士完成，其参与人员如下图所示： 图1 NodeXL参研人员
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@https://www.360docs.net/doc/644705682.html,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。 另外，该软件包有很强的矩阵分析功能，如矩阵代数和多元统计分析。 它是目前最流行的，也是最容易上手、最适合新手的社会网络分析软件。
pajek简介基本资料
Pajek 简介、基本资料 Pajek 简介、基本资料、2013 版最新软件包与使用说明 为什么Pajek 叫做蜘蛛软件？Pajek 软件是由Batagelj 和Mrvar 共同编写，由于Pajek 在斯洛文尼亚语中是蜘蛛的意思，因此导致该软件的Logo 就是一只蜘蛛，暗示其具有网络绘制的功能。Pajek 主要是基于Windows 的应用软件，可以应用于大型网络可视化，主要基于数学中的图论、网络分析等理论发展而来。 一、最新Pajek 3.11 版本支持32、64 位的windows ，仅限 于非商业用途。 二、Pajek向以下网络提供分析和可视化操作工具：合著网、化学有机分子、蛋白质受体交互网、家谱、因特网、引文网、传播网（AIDS 、新闻、创新）、数据挖掘（2-mode 网）等。 三、Pajek 主要识别net 文件和mat 文件类型的数据。转化net 文件，有三种方法：第一是从txt 转化，用到的软件是 txt2pajek ；第二个是从excel （注意，是2003 版）中转化为net 文件，用到的是excel2pajek ；第三种就是在txt 中
按照net 文件的格式把数据写下来，然后把后缀名由txt 改成net ，这算一个小技巧。 mat 文件只能用上述第三种方法。这个第三种方法只能适用于较少数据的输入，对于大规模数据处理来讲还是转换吧。附件内容： （1）2013 年最新Pajek 3.11 （含32 位和64 位两种版本）以及所有模拟数据集； （2）《Exploratory Social Network Analysis with Pajek 》PDF 版（英）； （3）Pajek 学习指南（PPT ）； （4）Pajek 使用手册（英文）PDF ； 5）Pajek 使用手册（中文）PDF
CSSCI 数据导入Bibexcel 实现共现矩阵的方法及实证研究
CSSCI数据导入Bibexcel实现共现矩阵的方法及实证研究 姜春林陈玉光 （大连理工大学21世纪发展研究中心辽宁大连 116024） 摘要：本文以针对Web of Knowledge开发的文献信息共现分析的应用软件——Bibexcel为研究对象，结合CSSCI数据库数据格式特点，解决了Bibexcel不能处理中文文献的瓶颈问题，实现了知识单元共现关系矩阵。并以CSSCI数据库中1998—2008年“信息可视化”引文数据为例，数据经过预处理后，由Bibexcel 构建其知识单元共现矩阵，利用Ucinet、Netdraw软件，实现了作者共现、关键词共现、引文共现的可视化分析。本研究扩展了Bibexcel的应用范围功能，为CSSCI数据的可视化研究提供了一种新的手段。 关键词：Bibexcel、CSSCI、共现矩阵、知识图谱、可视化 Transform CSSCI Data to Bibexcel data to Actualize Co-occurrence Matrix and A Case Study JIANG Chun-lin, CHEN Yu-guang (Center of the 21st Century Development and Research, Dalian University of Technology, Dalian 116024) Abstract：This paper researchs on Bibexcel that developed for the co-occurrence analysis of literature information that come from Web of Knowledge, and combined with the characteristics of data formats in the CSSCI database, to resolve the bottleneck of co-occurrence of Chinese literature information which Bibexcel can not handle by itself. We actualized the co-occurrence matrix of knowledge unit relations. CSSCI database in 1998-2008 "Information Visualization" Citation data as an example, after data preprocessing, the knowledge unit co-occurrence matrix built by Bibexcel，then we use Ucinet, Netdraw softwares，to actualizes the authors cooperative network analysis、keywords cooccurrence analysis and cocitation analysis. This study extends the scope of application of Bibexcel, and provides a new means of visualization for CSSCI data. Keywords：Bibexcel、CSSCI、Co-occurrence matrix、Knowledge map、visualization 1.引言 科技文献数据量的快速增长给我们的研究工作带来了极大便利，同时，文献数量的增长，也给文献的管理与分析利用带来了诸多的不便[1]。如何快速、准确地得到所需要的资源，并理解这些大量文献所表达的内容变得越来越困难。共现分析如共作者分析、共词分析、共引分析、共被引分析等以邻近联系法则和知识结构及映射为方法论基础，来发现研究对象之间的亲疏关系，挖掘隐含的或潜在的有用的知识，并揭示研究所代表的学科或主体的结构变化。基于共现分析的信息可视化技术能形象化地表达文献信息蕴含的内容，方便科研人员和情报人员挖掘文献集中所隐含的知识。 国外关于文献信息共现关系分析的应用软件已经比较成熟，如美国费城的德雷塞尔大学信息科学与技术学院的陈超美开发的基于JA V A平台的Citespace[2][3]系列应用软件；印第安纳州大学开发的大型网络分析、建模、和可视化的工具包Network Workbench Tool；大型社会网络分析软件Pajek；瑞典科学家佩尔松（persson）开发的科学计量学研究软件Bibexcel[4]；美国斯坦福大学开发的社会科学统计软件包SPSS等等。其中这些软件有一个共性，即主要是针对Web of Science数据进行开发的。而对于从中文社会科学引文索引（CSSCI）数据库下载的中文文献数据，它们还不能直接进行处理。由于这些软件无法对CSSCI文献数据中的知识单元进行共现计算，从而也就很难对其进一步的知识可视化分析。 相对于处理英文文献信息共现分析软件的开发，处理中文数据库数据的软件相对匮乏，其中有不少学者做了一些研究，并开发出了一些通用软件。其中周春雷、王伟军等人用Delphi 6 编制了处理中国期刊网题录数据的软件，该软件功能主要是将数据导入Excel，仅限于相关题录数据的统计频次[5]。姜春林、杜维滨等人用Visual Basic 6.0语言开发了一款软件
Mendeley使用手册 最新最全版
Networks of reader and country status: An analysis of Mendeley reader statistics Robin Haunschild*, Lutz Bornmann**, & Loet Leydesdorff*** * Max Planck Institute for Solid State Research Heisenbergstr. 1, 70569 Stuttgart, Germany. Email: R.Haunschild@fkf.mpg.de ** Division for Science and Innovation Studies Administrative Headquarters of the Max Planck Society Hofgartenstr. 8, 80539 Munich, Germany. Email: bornmann@gv.mpg.de *** Amsterdam School of Communication Research (ASCoR) University of Amsterdam PO Box 15793 1001 NG Amsterdam, The Netherlands. Email: loet@https://www.360docs.net/doc/644705682.html,
Abstract The number of papers published in journals indexed by the Web of Science core collection is steadily increasing. In recent years, nearly two million new papers were published each year; somewhat more than one million papers when primary research articles are considered only. Sophisticated and compact bibliometric methods have to be applied in order to obtain an overview. One popular method is a network-based analysis. In this study, we analyze Mendeley readership data of a set of 1,133,224 articles and 64,960 reviews with publication year 2012 to generate three networks: (1) The network based on disciplinary affiliations points out similarities of and differences in readerships of papers. (2) The status group network shows which status groups (e.g. students, lecturers, or professors) commonly read and bookmark papers. (3) The country network focusses on global readership patterns: It visualizes similar and different reading patterns of papers at the country level. With these networks we explore the usefulness of readership data for networking. Key words Mendeley, network, Pajek, VOSViewer, bibliometrics, altmetrics