ucinet 邻接矩阵格式
Ucinet使用
一、导入数据（两种方法）
1.excel导入
“数据”——“输入”——“Excel矩阵”，将bibexcel处理好的矩阵导入
2.txt导入
共词矩阵.txt中输入下列内容：
dl n=70 format=edgelist1
labels embedded
data
说明：n=？指矩阵几行几列，即选择了多少个关键词
“数据”——“输入”——“DL（D）”，选中共词矩阵.txt
点击“确定”，弹出下图所示的文本文档，并在输出路径所在地生成 .##h和 .##d文件。
二、可视化数据分析
点击可视化—netdraw，然后弹出netdraw界面
选择file—open—ucinet dataset—network,然后弹出如下界面
选择生成的 .##h文件，点击ok，然后出现如下界面：
然后进行中心度分析，选择analysis—centrality measures，然后在弹出界面的set node size by 下输入degree，点击 ok
然后就会出现依据中心度大小进行显示的节点情况
三、小团体分析
去箭头
点击可视化—netdraw，然后弹出netdraw界面
选择file—open—ucinet dataset—network,然后弹出如下界面
选择生成的 .##h文件，点击ok，然后出现如下界面：
点击右侧小箭头
调整一下每个节点的位置，让关键词都露出来，图要美观
————AnalysisSubgroupFactions
弹出小窗口
数字挨个试，出现转折时，选择转折前的那个数字
8时，Fitness=218；9时，Fitness=222，出现转折，选择数字“”8共有8个小团体。
ucinet操作手册
UCINET是一款社会网络分析软件，用于绘制和分析社会网络图，以下是UCINET的基本操作手册：1. 打开UCINET软件双击UCINET图标，即可打开软件。
2. 创建新的网络图在UCINET主界面中，点击“File”菜单，选择“New Graph”创建新的网络图。
3. 添加节点和边在UCINET主界面中，点击“Graph”菜单，选择“Add Nodes and Edges”添加节点和边。
在弹出的窗口中，输入节点和边的属性，如名称、关系等。
4. 添加标签在UCINET主界面中，点击“Graph”菜单，选择“Add Labels”添加标签。
在弹出的窗口中，选择节点或边，输入标签信息。
5. 绘制网络图在UCINET主界面中，点击“Graph”菜单，选择“Draw Graph”绘制网络图。
在弹出的窗口中，选择绘制方式和样式，点击“Draw”按钮即可绘制网络图。
6. 导出网络图在UCINET主界面中，点击“File”菜单，选择“Export Graph”导出网络图。
在弹出的窗口中，选择导出格式和路径，点击“Export”按钮即可导出网络图。
7. 删除节点和边在UCINET主界面中，点击“Graph”菜单，选择“Delete Nodes and Edges”删除节点和边。
在弹出的窗口中，选择要删除的节点和边，点击“Delete”按钮即可删除。
8. 保存网络图在UCINET主界面中，点击“File”菜单，选择“Save Graph”保存网络图。
在弹出的窗口中，选择保存路径和格式，输入网络图名称，点击“Save”按钮即可保存网络图。
以上是UCINET的基本操作手册，如果需要更详细的操作指南，可以参考UCINET的官方文档或在线教程。
ucinet使用说明解析
☞凝聚子群分析 凝聚子群分析路径：网络角色&位置结构CONCOR
凝聚子群分析结果：
☞凝聚子群分析
凝聚子群分析结果：☞凝聚子群分析谢观赏2020/11/26
29
☞凝聚子群分析
具体地说，CONCOR程序开始于一个矩阵，首先计算矩阵的各个行（或者各个列）之间的相关系数，得到一 个相关系数矩阵（C1）。CONCOR算法的特点是，它把系数矩阵C1作为输入矩阵，继续计算此矩阵的各个行或者 各个列之间的相关系数。即计算第一个系数矩阵C1的各个行（或者各个列）之间的相关系数。得到的各个“相关 系数的相关系数”将构成又一个新的系数矩阵C2。然后继续依次计算，最后得到“相关系数的相关系数的相关系 数的…矩阵”（刘军，2009）[22]。
注：Ucinet处理的Excel数据最多只能有255列。 输入路径：数据输入Excel矩阵
☞UCINET的数据输入和输出
输入结果：
☞UCINET的数据输入和输出
☞UCINET的数据输入和输出
Ucinet输出的方式也有多种：数据语言数据、原始数据、Excel数据和图形方式。 输出路径：数据输出Excel矩阵
· 在UCINET6中全部数据都用矩阵的形式来存储、展示和描述。 ·下载： 1、 可以免费使用两个月。
2、人大经济论坛中文版 ·UCINET6.186（即修改了186次得UCINET6版本）版本无须安装，打开即可使用。
UCINET6 主界面
☞UCINET的数据输入和输出
Ucinet 的数据输入方式有多种：初始数据（Raw）、Excel数据和数据语言数据（Data Language，DL）。
利用ucinet软件中的CONCOR法进行凝聚子群分析。CONCOR是一种迭代相关收敛法（convergent correlation或者convergence of iterated correlation）。它基于如下事实：如果对一个矩阵中的各个行（或 者列）之间的相关系数进行重复计算（当该矩阵包含此前计算的相关系数的时候），最终产生的将是一个仅由1和 -1组成的相关系数矩阵。进一步说我们可以据此把将要计算的一些项目分为两类：相关系数分别为1和-1的两类 （刘军，2009）[22]。
Ucinet使用
“数据”——“输入”——“DL（D）”，选中共词矩阵.txt
点击“确定”，弹出下图所示的文本文档，并在输出路径所在地生成.##h和.##d文件。
二、可视化数据分析
点击可视化—netdraw，然后弹出netdraw界面
选择—ucinet dataset—network,然后弹出如下界面
选择生成的.##h文件，点击ok，然后出现如下界面：
选择生成的.##h文件，点击ok，然后出现如下界面：
点击右侧小箭头
调整一下每个节点的位置，让关键词都露出来，图要美观
Analysis——Subgroup——Fa Nhomakorabeations
弹出小窗口
数字挨个试，出现转折时，选择转折前的那个数字
8时，Fitness=218；9时，Fitness=222，出现转折，选择数字“8”
然后进行中心度分析，选择analysis—centrality measures，然后在弹出界面的set node size by下输入degree，点击ok
然后就会出现依据中心度大小进行显示的节点情况
3、小团体分析
去箭头
点击可视化—netdraw，然后弹出netdraw界面
选择—ucinet dataset—network,然后弹出如下界面
1、导入数据（两种方法）
1.excel导入
“数据”——“输入”——“Excel矩阵”，将bibexcel处理好的矩阵导入
2.txt导入
共词矩阵.txt中输入下列内容：
dl n=70 format=edgelist1
labels embedded
data
说明：n=？指矩阵几行几列，即选择了多少个关键词
ucinet操作步骤
安装完之后是这么个东西
点开ucinet这个软件
然后点这个标识，出现的是
然后打开之前做的矩阵的EXCEL表格，把数据复制然后点击EDIT 这个标识，点击PASTE
完成粘贴，点击这个保存，保存类型是什么UCINET4-6那个，然后就形成##h的那个文件了，然后在回到UCINET的最开始的页面，也就是第一个图的页面上，点击
这个标识，进入到下面页面，也就是NETDRAW页面了
然后点FILE 点open—ucinet dataset—network，得到下面页面
点那个…那个标识，然后打开刚才保存的##h得文件，然后ok就得到那个可视化的图了
这是我自己瞎点吧出来的，我也不确定这么整对不对，就是神奇般的出现了可视化的图了，然后我就觉得挺对，分享给你们，你们看看要是不对的话咱在改。
ucinet使用方法
ucinet使用方法UCINET是一款网络分析集成软件，可以用于一维与二维数据分析的NetDraw，以及三维展示分析软件Mage等。
使用UCINET可以读取多种格式的文件，如文本文件、KrackPlot、Pajek、Negopy、VNA等。
以下是UCINET的使用方法：1. 下载UCINET软件。
您可以从官网下载最新版本，或者从软件下载的网页上下载汉化版。
2. 导入Excel数据。
您需要将Excel数据转换为UCINET软件支持的格式，例如.txt或.csv文件。
3. 打开UCINET软件，选择导入的数据文件。
在UCINET软件中，您可以通过菜单栏选择“文件”>“打开”，然后选择要导入的数据文件。
4. 绘制网络图。
在UCINET软件中，您可以通过绘制节点和链接来创建网络图。
您可以使用菜单栏中的“网络”>“绘制网络图”来创建新的网络图。
5. 分析网络数据。
UCINET软件提供了多种网络分析工具，例如中心性分析、社群检测、模块度分析等。
您可以使用这些工具来分析网络数据，并获取有价值的见解。
6. 可视化网络数据。
UCINET软件支持多种可视化效果，例如节点大小、颜色、形状等。
您可以使用这些效果来更好地展示网络数据。
7. 导出网络数据。
您可以将UCINET软件中的网络数据导出为多种格式，例如.csv、.txt、.pdf等。
在菜单栏中选择“文件”>“导出”即可导出数据。
总之，UCINET软件是一个强大的网络分析工具，可以帮助您更好地理解和分析网络数据。
如果您对UCINET的使用有任何疑问，可以参考官方文档或寻求专业人士的帮助。
Ucinet使用
一、导入数据（两种方法）
1.excel导入
“数据”——“输入”——“Excel矩阵”，将bibexcel处理好的矩阵导入
2.txt导入
共词矩阵.txt中输入下列内容：
dl n=70 format=edgelist1
labels embedded
data
说明：n=？指矩阵几行几列，即选择了多少个关键词
“数据”——“输入”——“DL（D）”，选中共词矩阵.txt
点击“确定”，弹出下图所示的文本文档，并在输出路径所在地生成 .##h和 .##d 文件。
二、可视化数据分析
点击可视化—netdraw，然后弹出netdraw界面
选择file—open—ucinet dataset—network,然后弹出如下界面
选择生成的 .##h文件，点击ok，然后出现如下界面：
然后进行中心度分析，选择analysis—centrality measures，然后在弹出界面的set node size by 下输入degree，点击 ok
然后就会出现依据中心度大小进行显示的节点情况
三、小团体分析
去箭头
点击可视化—netdraw，然后弹出netdraw界面
选择file—open—ucinet dataset—network,然后弹出如下界面选择生成的 .##h文件，点击ok，然后出现如下界面：
点击右侧小箭头
调整一下每个节点的位置，让关键词都露出来，图要美观Analysis——Subgroup——Factions
弹出小窗口
数字挨个试，出现转折时，选择转折前的那个数字
8时，Fitness=218；9时，Fitness=222，出现转折，选择数字“8”共有8个小团体。
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。
UCINET简介
维护更新。
UCINET包含大量的网络分析指标，如中心度、二方关系凝聚力测度、位置分析算法、派
系分析、随即二方关系模型、P1 以及对网络假设进行检验的程序；还包括常见的多元统计分析
2.1 文件操作菜单（File）
2.2 数据操作菜单（Dat数据展示及描述 ④数据提取、移动、开包、合并--匹配分析
⑤数据排序、置换、转置、匹配等
⑥数据的其他操作
2.3 数据转换菜单（Transform）
①数据的组合与拆分
②对矩阵元素进行处理
③对矩阵进行其他类型的转换
2. 初始数据文件
Data→Import Text File→Raw Matrix
3. Excel文件数据
Data→Import Excel→ Matrices
4. 数据语言类型（DL）文件
4.1全矩阵格式方阵数据
Data→Import Text File→DL
4. 数据语言类型（DL）文件
4.7.3 边列举格式-1
目 录 / contents
一
UCINET简介 UCINET数据输入
二
三
UCINET数据的预处理
1. 需要与处理的基本情况
数据收集过程存在缺陷，需要弥补
需 要 预 处 理 的 情 况
不同的程序要求不同的数据处理和转换运算
创建新变量，从而更便于分析
2. 一些基本的预处理程序
由于 UCINET 软件可分析的数据类型多，因此UCINET数据的输入也有多种。输入的方式多种 多样，可以用excel或常见的文本编辑器输入，也可以用UCINET本身的数据表程序（Matrix spreadsheet）输入。
Ucinet软件使用
一、绘制社会网络图1.表“农资数据1”中的数据转换成关系矩阵。
（1）从表“农资数据1”中找出要处理的地区的数据，把所需信息（如姓名，文化程度，耕种经验，JB30-1......）单独找出来放在一个表格中。
（2）构建关系矩阵注意交流次数，1代表1~4 ，2代表5~8，3代表9~12，...... （具体内容可参考调研问卷）操作时，1替换成4，2替换成8，3替换成12......2.把关系矩阵导入到Ucinet软件中（1）打开Ucinet软件，点击Spreadsheet（图1中标记的按钮）图1（2）出现下图，把在Excel中处理好的关系矩阵复制到Spreadsheet中，把关系矩阵转换成Ucinet软件能够识别的格式。
如图2所示。
点击保存按钮。
图23.点击NetDraw按钮（图3中标记的按钮），出现图4所示的界面。
图3图44.按如图5 所示点击，即File——>Open——>Ucinet dataset——>Network，出现如图6所示的界面，点击图6中标记的按钮，选择上述2（2）中处理好的Ucinet能够识别的关系矩阵。
点击OK按钮。
图5图65.出现如图7所示的社会网络图。
（可以按图中标记的按钮，调整图形的形状）图76.对于一些散点（如图7中的李翠花，钱德轩......），小网络中的节点（赵国荣，吕国逢......）和未调研节点（可与表格农资数据1中的调研数据进行对比），本研究不进行分析，因此需把他们删掉。
删除有两种方式。
（建议使用第2种方式）（1）直接在Ucinet软件中删除。
把鼠标放在节点上，点击右键，会出现delete按钮，点击delete便可删除。
删掉后可进行保存。
保存方法如图8所示，即依次点击File——>Save Data As——>Vna，出现如图9所示的界面，点击图9中标记的按钮，选择保存位置，以及对文件进行命名。
图8图9（2）在关系矩阵表中删除。
打开步骤1中做好的Excel表格，对照着Ucinet中画出的社会网络图，把散点，未调研节点和小网络中的节点数据删除。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
ucinet 邻接矩阵格式
在UCINet软件中，邻接矩阵是一种常用的网络表示格式。
UCINet使用稀疏邻接矩阵的形式存储网络数据。
稀疏邻接矩阵是一个二维矩阵，其中行和列分别表示网络中的节点。
如果两个节点之间存在连接，则邻接矩阵中相应的元素为1，否则为0。
邻接矩阵是对称矩阵，因为网络中的连接是无向的。
UCINet中的邻接矩阵格式是通过一个文本文件来表示。
文本文件的第一行包含了节点的数量。
接下来的行表示邻接矩阵的元素。
每行包含了一个节点的连接信息，其中1表示连接，0表示没有连接。
以下是一个UCINet邻接矩阵格式的示例：
```
10
0 1 0 0 1 0 0 1 0 0
1 0 1 0 0 1 0 0 1 0
0 1 0 1 0 0 1 0 0 1
0 0 1 0 1 0 0 1 0 0
1 0 0 1 0 1 0 0 1 0
0 1 0 0 1 0 1 0 0 1
0 0 1 0 0 1 0 1 0 0
1 0 0 1 0 0 1 0 1 0
0 1 0 0 1 0 0 1 0 1
0 0 1 0 0 1 0 0 1 0
```
上述示例中的邻接矩阵表示了一个10个节点的网络，节点之间的连接关系用0和1表示。