社会网络中的Gnutella对等网络数据集分析
社会网络分析方法 ucinet的应用
社会网络分析方法 UCI-Net 的应用引言社会网络分析方法是一种研究人际关系和社会结构的方法，在社会学、心理学、管理学等领域有广泛的应用。
其中，UCI-Net是一款常用的社会网络分析工具，可以帮助研究人员对社会网络进行可视化和分析。
本文将介绍UCI-Net的使用方法和一些常见的应用案例。
UCI-Net 的概述UCI-Net是一款基于UCINet软件开发的网络分析工具，它提供了数据处理、数据可视化、社会网络指标计算等一系列功能。
UCI-Net支持多种数据格式的导入，包括Excel、文本文件、数据库等，用户可以根据自己的数据来源选择合适的导入方式。
UCI-Net 的功能和应用数据处理和可视化UCI-Net提供了丰富的数据处理功能，用户可以对导入的数据进行清洗、转换和整合。
用户可以根据需要选择不同的数据处理方法，如删除重复数据、合并多个数据集等。
此外，UCI-Net还可以通过连接数据库等方式实时获取数据，方便用户进行实时的数据处理和可视化。
UCI-Net还提供了多种数据可视化的方式，用户可以选择不同的图表类型来展示网络关系和特征。
例如，可以使用节点连线图来展示社会网络中的人物关系，通过节点的颜色和大小来表示不同的属性。
用户还可以根据自己的需求自定义图表的样式和布局，使得图表更加清晰和易于理解。
社会网络指标计算UCI-Net提供了一系列社会网络指标的计算功能，用户可以根据自己的研究目的选择合适的指标进行计算。
例如，可以计算网络中的中心性指标，如度中心性、接近中心性和介数中心性等，来衡量节点在网络中的重要性和影响力。
此外，UCI-Net还可以计算网络中的密度、平均路径长度和群聚系数等指标，来分析网络的紧密性和结构特征。
社会网络模型和预测UCI-Net还支持社会网络模型的构建和预测分析。
用户可以使用UCI-Net提供的算法和模型来构建社会网络模型，并通过模型进行网络预测。
例如，可以根据过去的社会网络数据来预测未来的网络关系和行为。
对等网络(P2P)总结整理解析
对等网络 (P2P一、概述(一定义对等网络 (P2P网络是分布式系统和计算机网络相结合的产物 ,在应用领域和学术界获得了广泛的重视和成功 ,被称为“改变 Internet 的新一代网络技术〞。
对等网络 (P2P:Peer to Peer。
peer指网络结点在 :1 行为上是自由的—任意参加、退出 ,不受其它结点限制 ,匿名 ;2 功能上是平等的—不管实际能力的差异 ;3 连接上是互联的—直接 /间接 ,任两结点可建立逻辑链接,对应物理网上的一条IP 路径。
(二 P2P网络的优势1、充分利用网络带宽P2P不通过效劳器进行信息交换 ,无效劳器瓶颈 ,无单点失效 ,充分利用网络带宽 , 如 BT 下载多个文件 ,可接近实际最大带宽 ,HTTP 及 FTP 很少有这样的效果2、提高网络工作效率结构化 P2P 有严格拓扑结构 ,基于 DHT, 将网络结点、数据对象高效均匀地映射到覆盖网中 ,路由效率高3、开发了每个网络结点的潜力结点资源是指计算能力及存储容量,个人计算机并非永久联网,是临时性的动态结点,称为“网络边缘结点〞。
P2P 使内容“位于中心〞转变为“位于边缘〞,计算模式由“效劳器集中计算〞转变为“分布式协同计算〞。
4、具有高可扩展性 (scalability当网络结点总数增加时 ,可进行可扩展性衡量。
P2P 网络中 ,结点间分摊通信开销 ,无需增加设备 ,路由跳数增量小。
5、良好的容错性主要表达在 :冗余方法、周期性检测、结点自适应状态维护。
二、第一代混合式P2P网络(一主要代表混合式 P2P 网络 ,它是 C/S 和 P2P 两种模式的混合 ;有两个主要代表 :1、Napster—— P2P网络的先驱2、BitTorrent——分片优化的新一代混合式P2P网络(二第一代 P2P网络的特点1、拓扑结构1 混合式 (C/S+P2P2 星型拓扑结构 ,以效劳器为核心2、查询与路由1 用户向效劳器发出查询请求,效劳器返回文件索引2用户根据索引与其它用户进行数据传输3路由跳数为 O(1,即常数跳3、容错性 :取决于效劳器的故障概率(实际网络中 ,由于本钱原因 ,可用性较低。
基于R语言主成分分析的社会网络分析及其应用探索
基于R语言主成分分析的社会网络分析及其应用探索社会网络分析是一种通过研究人际关系和组织结构来揭示社会系统中的模式和动态的方法。
主成分分析是一种常用的多变量分析方法，可以用于社会网络数据的降维和模式识别。
本文将探讨基于R语言的主成分分析在社会网络分析中的应用，包括数据准备、分析方法、实际案例和结果解释等方面。
首先，我们需要准备社会网络数据。
社会网络数据通常是一个二维矩阵，其中的行和列代表个体或节点，而矩阵中的值代表个体之间的连接或关系强度。
在R语言中，可以使用“igraph”或“network”等包来处理和分析社会网络数据。
接下来，我们可以使用主成分分析来对社会网络数据进行降维。
主成分分析是一种将多个相关变量转化为少数不相关线性组合的方法，可以帮助我们识别和理解社会网络中的模式和结构。
在R语言中，可以使用“psych”或“FactoMineR”等包来进行主成分分析。
主成分分析的结果通常包括特征值、特征向量和主成分得分等。
特征值代表主成分的解释方差，特征向量则代表主成分的线性组合权重。
通过解释特征向量，我们可以了解主成分对原始数据的贡献和意义。
主成分得分则代表了每个个体在主成分上的位置。
一旦我们完成了主成分分析，就可以进行社会网络分析的应用探索了。
例如，我们可以通过可视化主成分得分来揭示社会网络的子群体或群聚结构。
可以使用R 语言中的“ggplot2”或“networkD3”等包来可视化网络结构。
此外，我们还可以使用主成分得分来构建预测模型，帮助我们预测个体在社会网络中的位置或行为。
除了可视化和预测，主成分分析还可以帮助我们识别和理解社会网络中的重要节点或关键个体。
例如，我们可以通过解释主成分的特征向量，来了解哪些个体或节点对于整个网络的结构和稳定性起着重要作用。
这对于社会网络中的影响力分析和社会网络干预都具有重要意义。
在实际应用中，我们可以将主成分分析应用于各种社会网络场景中。
例如，我们可以使用主成分分析来研究在线社交网络中的用户行为和关系；我们可以使用主成分分析来分析组织内部的人际关系和信息传播；我们还可以使用主成分分析来研究政府间的网络合作和决策过程等。
对等网络
2、计算能力和存储共享，例如SETI@home、Avaki、Popular Power、Netbatch、Farsite等，可用于在络 上将存储对象分散存储，或利用其空闲时间进行协同计算。
组步骤
组步骤
1、确定络的拓扑结构。 2、选择合适的传输介质。 3、根据传输介质的类型、络的运行速度、络的覆盖范围等选择络连接设备。 4、硬件连接。 5、络软件的安装、配置。 6、设置资源共享。
软件类型
软件类型
目前，P2P络计算技术正不断应用到军事、商业、政务、电信、通讯等领域。根据具体应用不同，可多台计算机之间都处于对等的地位，各台计算机有相同的功能，无主从之分， 一台计算机既可作为服务器，设定共享资源供络中其他计算机所使用，又可以作为工作站，整个络一般来说不依 赖专用的集中服务器，也没有专用的工作站。络中的每一台计算机既能充当络服务的请求者，又对其它计算机的 请求做出响应，提供资源、服务和内容。通常这些资源和服务包括：信息的共享和交换、计算资源（如CPU计算 能力共享）、存储共享（如缓存和磁盘空间的使用）、络共享、打印机共享等。
隐私保护
在P2P络中，由于信息的传输分散在各节点之间进行而无需经过某个集中环节，用户的隐私信息被窃听和泄 漏的可能性大大缩小。此外，目前解决Internet隐私问题主要采用中继转发的技术方法，从而将通信的参与者隐 藏在众多的络实体之中。在传统的一些匿名通信系统中，实现这一机制依赖于某些中继服务器节点。而在P2P中， 所有参与者都可以提供中继转发的功能，因而大大提高了匿名通讯的灵活性和可靠性，能够为用户提供更好的隐 私保护。
对等网络主要模型比较
对等网络主要模型比较作者：蒋成来源：《信息安全与技术》2013年第11期【摘要】本文从 P2P 技术的基本概念入手，围绕P2P 的特点和优势、国内外对等网络的现状、研究的意义进行了讨论，并着重阐述了 P2P 的网络模型，介绍了常见的系统模型，并对它们进行了分析和对比，最后讨论了 P2P 网络中的问题与存在的不足。
【关键词】对等网（P2P）；网络模型1 P2P 网络模型及其对比目前最为流行的三种 P2P 网络结构分别是基于集中式目录结构、基于分布式的对等网络体系和基于混合式的对等网体系结构，它们分别以 Napster、Gnutella 和 Kazaa 为代表。
三种模型各有优缺点，有的模型存在着自身无法克服的缺陷，所以目前处于各种结构共存，互相借鉴的形式。
下面将对基于集中式目录结构、基于分布式的对等网络体系的网络模型进行分析及对比。
2 集中目录式网络模型在集中目录式结构中，有中心服务器，但与客户端-服务器模式不同的是，P2P 网络中的中心服务器只保存共享资源的目录信息，实际的数据保存在提供这些资源的各个对等节点上。
当对等节点A 需要共享资源时，向中心服务器发出请求，中央服务器进行相应的查询和检索后，会返回符合查询要求的对等节点地址信息列表。
对等节点A接收到返回信息后，会根据网络当时的流量和延迟等信息进行综合选择，与合适的对等节点建立直接的连接，并开始实行文件传输。
数据的交换在对等节点之间直接进行，不用通过中心服务器。
在集中式P2P模型中，由于中心服务器只处理节点的查询检索请求，实际数据存储在节点上并且数据的处理和传输发生在不同节点之间，因此服务器的负担大大减轻，充分利用了节点的存储和计算能力。
另外在集中式P2P 模型中，由于有中心服务器为用户提供查询和检索服务，提高了共享资源的查询效率。
但要求中心服务器必须能够线上连续工作，处理大量的用户连接，拥有快速的运算处理速度和足够的存储空间来维护、搜索文件列表。
计算机三级网络技术P2P网络知识考点通用一篇
计算机三级网络技术P2P网络知识考点通用一篇计算机三级网络技术P2P网络知识考点 11．什么是络P2P网络可以简单地定义成通过直接交换来共享计算机资源和服务。
在P2P网络中，成千上万台计算机都处于对等的地位，整个网络不依赖于专用的集中服务器。
每一台计算机都能充当网络服务的请求者，又能对其他计算机的请求作出响应，提供资源和服务。
P2P是Peer to Peer(表示地位、能力上同等、同事或伙伴的'意思)的简称。
P2P也可以理解为端对端的意思，或称为对等网。
2．P2P网络的基本结构P2P网络存在4种主要的结构类型。
(1)以Napster为代表的集中目录式服务在这种形式中有一个中心服务器来负责记录共享信息以及回答对这些信息的查询。
利用集中式拓扑结构的P2P系统被称为第一代P2P系统，其代表软件是Napster和Maze。
(2)以Gnutella为代表的分布式非结构化P2P网络结构这种结构采用随机图的组织方式形成一个松散的网络。
采用分布式非结构化拓扑结构的P2P即时通信软件的代表有Gnutella、Shareaza、Lime Wire和BearShare。
(3)以Pastry、Tapestry、Chord、CAM为代表的分布式结构化P2P网络结构这种结构基于分布式散列表(Distributed Hash Table，DHT)的分布式发现和路由算法。
这类结构的P2P网络重点研究的是如何有效地查找信息，最新的成果是基于分布式散列表(DHT)的分布式发现和路由算法。
采用这种结构的P2P网络系统有Pastry、Tapestry、Chord和CAN。
(4)以Skype、eDonkey、BitTorent、PPLive为代表的混合式P2P网络结构混合式P2P网络在分布式模式的基础上，结合了集中式和分布式拓扑结构的优点，将用户结点按能力进行分类，使某些结点担任特殊的任务。
目前采用此类结构的P2P网络系统有Slcype、Kazaa、eDonkey、BitTorent和PPLive。
一文读懂社会网络分析(SNA)理论、指标与应用
一文读懂社会网络分析(SNA)理论、指标与应用开新坑！社交网络分析（又称复杂网络、社会网络，Social Network Analysis）是诞生于数学图论、计算机科学、物理学的交叉碰撞中的一门有趣的学科。
缘起：我研究SNA已经有近2年的时光，一路坎坷走来有很多收获、踩过一些坑，也在线上给很多学生讲过SNA的入门知识，最近感觉有必要将心得和基础框架分享出来，抛砖引玉，让各位对SNA感兴趣的同学们一起学习进步。
我的能力有限，如果有不足之处大家一起交流，由于我的专业的影响，本文的SNA知识可能会带有情报学色彩。
面向人群：优先人文社科类的无代码学习，Python、R的SNA 包好用是好用，但是对我们这这些社科的同学来说门槛太高，枯燥的代码首先就会让我们丧失学习兴趣。
特征：类综述文章，主要目的是以通俗的语言和精炼的框架带领各位快速对SNA领域建立起一个全面的认知，每个个关键概念会附上链接供感兴趣的同学深入学习。
开胃菜：SNA经典著作分享《网络科学引论》纽曼 (访问密码 : v9d9g3)2 概述篇：什么是网络？我们从哪些角度研究它？1) 认识网络SNA中所说的网络是由节点（node，图论中称顶点vertex）和边（edge）构成，如下图。
每个节点代表一个实体，可以是人、动物、关键词、神经元；连接各节点的边代表一个关系，如朋友关系、敌对关系、合作关系、互斥关系等。
最小的网络是由两个节点与一条边构成的二元组。
Les Miserables人际关系网络2) 构建网络就是建模马克思说过，“人的本质在其现实性上，它是一切社会关系的总和。
” 事实上，当我们想快速了解一个领域，无论该领域是由人、知识、神经元乃至其他实体集合构成，利用SNA的方法将实体及其相互关系进行抽象和网络构建，我们就完成了对某一领域的“建模”，这个模型就是网络图，拿科学网络计量学家陈超美的观点来说，借助网络图，“一图胜千言，一览无余”。
3) 社会网络类型此处展示常见且常用的网络类型名词，想要具体了解可以点击链接仔细查看！•网络中节点的来源集合异同o一模网络 one-modeo二模网络 two-mode•视角：•边权重o加权网络 weight networko无权网络 unweight networko符号网络 Signed network•关系是否有方向o有向网络 Directed networko无向网络 Undirected network4) 网络分析的5大中心问题SNA可以帮助我们快速了解该网络中的分布格局和竞争态势，“孰强孰弱，孰亲孰远，孰新孰老，孰胜孰衰”，这16字箴言是我学习SNA总结的精华所在，初中级甚至高级的社会网络分析学习几乎完全就是围绕着这四个方面开展，后面将要讲到的理论与方法皆为此服务，希望同学们可以重点关注。
典型的社会网络分析软件工具及分析方法
典型的社会网络分析软件工具及分析方法典型的社会网络分析软件工具及分析方法社会网络分析（Social Network Analysis，SNA）是一种通过研究和分析个体之间的关系，揭示社会结构和模式的方法。
随着社会网络的迅速发展，社会网络分析在社会学、管理学、计算机科学等领域得到了广泛应用。
为了更好地进行社会网络分析，学者和研究者们设计并开发了许多社会网络分析软件工具，以支持分析方法的实施。
本文将介绍几种典型的社会网络分析软件工具以及常用的分析方法，包括UCINet、Gephi、Pajek和NodeXL。
第一个软件工具是UCINet，它是一种强大的社会网络分析软件，被广泛用于研究社交网络。
UCINet提供了多种分析方法，如社会网络中心性的测量、关键成员的识别、协同过滤算法等。
UCINet还提供了网络图可视化功能，可以清晰地展示网络的拓扑结构和关系。
第二个软件工具是Gephi，它是一种基于图表的开源软件，用于进行网络分析和可视化。
Gephi拥有用户友好的界面和强大的分析功能，可以帮助用户以图形方式探索和理解网络数据。
该软件提供了多种社会网络分析算法，包括节点度中心性、介数中心性和特征向量中心性等。
用户可以利用这些算法来量化和比较不同节点之间的重要性。
第三个软件工具是Pajek，它是一款广泛用于社会网络分析的软件，适用于处理大规模和复杂的网络数据。
Pajek的核心功能是对网络进行可视化和分析。
它提供了许多经典的社会网络分析方法，如集群系数、路径长度、社群检测算法等。
Pajek还支持用户自定义的扩展功能，使其可以适应不同的研究需要。
第四个软件工具是NodeXL，它是一种基于微软Excel的社会网络分析工具。
NodeXL提供了方便易用的界面和强大的分析功能，适用于学术研究和商业数据分析。
用户可以轻松地导入和处理网络数据，并使用内置的分析算法对网络进行可视化和分析。
NodeXL还支持导出结果到多种格式，方便用户进一步的数据处理和展示。
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社会网络中的Gnutella对等网络数据集分析
姓名：鞠雪琴
学号：1401384
班级：计算机应用技术15班
Gnutella对等网络数据集分析
一．概述
本文对2002年8月24号Gnutella对等网络数据集进行分析，总共有9个Gnutella 网络快照，节点代表在Gnutella对等网络拓扑中的主机数，边代表主机之间的联系。
数据格式为TEXT，数据的详细介绍如下：
二．数据资料
将数据集用表格打开，另存为CSV格式后，就可以用Gephi打开了，Gnutella对等网络数据集在分析软件Gephi中部分节点存储的数据格式如图2.1所示，边存储的数据格式如图2.2所示。
图2.1 节点存储数据格式
图 2.2 边存储数据格式
三．概览
1.排序
将Gnutella对等网络数据集导入到分析软件Gephi中，设置度的最小尺寸为1，最大尺寸为47；按节点的度进行排序得到的网络图如图3.1所示，图中节点较大颜色较深是度
比较大的节点。
图 3.1 按节点的度排序的有向图
2.模块化与分割
按节点的块模型进行分割得到的网络图如图3.2所示，图中节点较大颜色较深是所属社
团较大的节点，且相关联的节点以及它们的边具有相同的颜色。
图 3.2 模块化分割后的有向图
四．布局
在分析软件Gephi中有6个主要的布局工具分别是：Force Atlas、Force Atlas2、Fruchterman Reingold、Yifan Hu、Yifan Hu比例、Yifan Hu多水平，下面分别介绍这六种布局方法，以及Gnutella对等网络数据集在这些布局方法中的变化情况，本小节的图都是在图3.2的基础上进行布局算法的。
1.Force Atlas及Force Atlas2
Force Atlas及Force Atlas2为力引导布局，力引导布局方法能够产生相当优美的网络布局，并充分展现网络的整体结构及其自同构特征，所以在网络节点布局技术相关文献中该方法占据了主导地位。
力引导布局即模仿物理世界的引力和斥力，自动布局直到力平衡；Force Atlas布局使图更紧凑，可读性强，并且显示大于hub的中心化权限（吸引力分布选项），自动稳定提高布局的衔接。
图4.1为运行Force Atlas布局得到的Gnutella对等网络分布图；图4.2 为运行ForceAtlas2布局得到的Gnutella对等网络分布图，其中行为替代参数选择：劝阻Hubs,LinLog模式，防止重叠，我们可以看到每个节点在向外拉升。
图4.1 Force Atlas布局图
图4.2 ForceAtlas2布局图
2.Fruchterman Reingold布局
Fruchterman和Reingold基于再次改进的弹性模型提出了FR算法。
该算法遵循两个简单的原则：有边连接的节点应该互相靠近；节点间不能离得太近。
FR算法建立在粒子物理理论的基础上，将图中的节点模拟成原子，通过模拟原子间的力场来计算节点间的位置关系。
算法通过考虑原子间引力和斥力的互相作用，计算得到节点的速度和加速度。
依照类似原子或者行星的运动规律，系统最终进入一种动态平衡状态。
图4.3 Fruchterman Reingold布局
3.Yifan Hu多水平布局
Yifan Hu、Yifan Hu比例、Yifan Hu多水平为胡一凡布局,Yifan Hu多水平布局[1]适用于非常大的图形，特点是粗化图形，减少计算量，运行速度比较快；图4.4为运行Yifan Hu多水平布局得到的网络分布图。
图4.4 Yifan Hu多水平布局（1）
图4.4 Yifan Hu多水平布局（2）——由（1）进一步得到五．网络特征值
将数据集导入到分析软件Gephi后，计算和统计网络的一些特征值：
1.基本信息：节点数6324、边数20801，网络为有向图。
2.平均度为
3.289，图5.1,5.2,5.3为网络节点度的分配图。
图5.1 平均度分配图
图5.2 入度分配图
图5.3 出度分配图
3.网络直接和平均路径长度
（1）网络直径是指网络任意两节点间距离的最大值。
Gnutella对等网络直径是20。
（2）网络平均路径长度是所有点对之间的最短路径的算术平均值。
Gnutella对等网络的平均路径长度是6.632。
Gnutella对等网络的最短路径数:13152226.
（3）介数中心度是度量一个节点出现在网络中最短路径上的频率。
Gnutella对等网络的介数中心度分布图如图5.4所示。
(4)紧密中心度是从一个给定起始节点到所有其他节点的平均距离。
Gnutella对等网络的紧密中心度分布图如图5.5所示。
(5)离心率是从一个给定起始节点到距其最远节点的距离。
Gnutella对等网络的离心率分布图如图5.6所示
图5.4介数中心度分布图
图5.5紧密中心度分布图
图5.6离心率分布图
六、分析和结论
在Gnutella分布式对等网络模型中，每一个联网计算机既是客户机同时又是服务器，因此被称为对等机，通过与相邻对等机之间的连接遍历整个网络。
Gnutella网络模型中每个对等机在功能上都是相似的，并没有专门的服务器。
通过了解网络中节点和边的含义，在分析软件Gephi中改变网络图的布局，观察不同的布局图，统计网络图的一些特征值并了解其含义，分析出Gnutella对等网络的一些特点[2]。
1.Gnutella对等网络的优势
1）拥有丰富的信息资源
任何 Gnutella网络用户能够扫描活动节点并搜索需要的信息，然后直接从这个节点上下载信息。
用户可以在他们的机器上把下载的信息共享出来，这样，请求率高的文件能够很快地在许多节点上扩散开来，从网络的各种布局方法和特征值可知，信息能够很快地在
Gnutella网络中积累起来。
2）容错和鲁棒性得到提高
Gnutella网络的多个节点间的信息复制导致高度冗余，其直接结果是提高了信息的可得性，使之为更多的用户提供服务。
另外，信息资源的分散与冗余使得网络不会产生单点失效问题，同时，针对单个服务器的“访问拒绝攻击”不再有效，所以分散式的 Gnutella 网络提高了网络的容错和鲁棒性。
2.Gnutella对等网络的不足
1）网络中对等点的查找和定位比较复杂
通过各种布局算法分析会发现，Gnutella网络中对等点的查找和定位通过扩散来实现，会很复杂。
2）网络的可扩展性不好
随着网络规模的扩大，通过扩散方式定位对等点的方法将造成网络流量急剧增加，从而导致网络拥塞。
根据 Clip2公司的一项研究显示，56K调制解调器用户在一秒之内最多处理20个查询消息。
当网络节点个数超过1000以后，这个处理极限很轻易地就被突破了，随着这部分节点的失效，将会导致Gnutella网络被分解，从而使得查询访问只能在网络的很小的一部分进行。
3)安全性不高
如同其它 P2P网络模型面临的问题一样，易遭受恶意攻击，如攻击者发送垃圾查询信息，造成网络拥塞等.
七．参考文献
[1]Hu Y. Algorithms for Visualizing Large Networks[J]. Combinatorial Scientific Computing, 2011, 5(3): 180-186
[2]黄道颖，李祖. 鹏分布式Peer-to-Peer网络Gnutella模型研究[J].计算机工程与应用.2003(05).。