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
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☞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。
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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。