最新社会网络数据分析基础-HITS算法应用

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文件食堂最受欢迎菜品-Bip-HubAuth
社会网络数据分析基础-HITS算法 应用
计算的Hub和Authority值导出
• UCINET中打开计算结果文件:“食堂最受欢迎菜品-BipHubAuth”;
• 选择另存为Excel文件
社会网络数据分析基础-HITS算法 应用
计算的Hub和Authority值导出
• Excel中对计算结果取绝对值,负号转为正号,进行排序 • 菜品按照权威值进行排序 • 最受欢迎的菜是番茄牛肉
社会网络数据分析基础-HITS算法 应用
计算的Hub和Authority值导出
• Excel中对计算结果取绝对值,负号转正号,进行排序 • 推荐人按照中枢值进行排序 • 最靠谱的推荐人是E和A
社会网络数据分析基础HITS算法应用
社会网络数据分析基础-HITS算法 应用
本次课的内容
• HITS算法应用 • HITS算法的测量 • HITS算法结果分析
社会网络数据分析基础-HITS算法 应用
HITS算法应用
• 一个优秀的中心页必然会指向很多优秀的权威 页,一个优秀的权威页必然会有很多优秀的中 心页指向,权威页和中心页有一种相互促进( Mutual Reinforcement)的关系。
社会网络数据分析基础-HITS算法 应用
日常生活中还有哪些应用场景,请进行数据分析?
社会网络数据分析基础-HITS算法 应用
• 实际上在日常生活中若存在就某一主题所构成 的“引用”或者“推荐”关系均可以通过“ HITS算法”得到量化
社会网络数据分析基础-HITS算法 应用
HITS算法应用举例
• 食堂评选最喜欢吃的菜
– 六个同学投票,评选5个菜品,最终得票数中 番茄牛肉和酱鸭一致,如果如何进行排名?哪 位同学推荐更有价值?
社会网络数据分析基础-HITS算法 应用
投票结果导入UCINET形成推荐关系数据
• NetDraw中选择Circle布局 • 选择不同的模态排序
社会网络数据分析基础-HITS算法 应用
计算推荐关系的Hub和Authority值
• UCINET中HITS算法要求关系数据为方阵(矩阵行列相等)需要将推荐 关系数据转为方阵
社会网络数据分析基ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ-HITS算法 应用
投票结果导入UCINET形成推荐关系数据
• 直接复制到DL Editor,Data format 选择Matrix • Output Options中Recode missing to 0要勾选 • 转换为6*5推荐关系矩阵-食堂最受欢迎菜品,空白区域都填0
• 方法如下:Transform-Graph Theoretical-Bipartite… • 得到11*11的食堂最受欢迎菜品-Bip数据
社会网络数据分析基础-HITS算法 应用
计算推荐关系的Hub和Authority值
• UCINET中选择Hubs&Authorities命令 • 点击后选择“食堂最受欢迎菜品-Bip”,得到计算结果
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