ucinet中核心与边缘的划分标准
UCINET
(2)数据的展示及描述包括： Browse数据矩阵浏览 Display：在计算机屏幕上展示UCINET数据库 Describe：对数据进行描述。如描述数据的规模、 维度、类型及标签等。
（3）数据的提取、移动、开包与合并，包括： Extract ：数据抽取。该操作允许从一个数据矩阵中抽取出部分数据 （Extract submatrix）。 Remove ： 移 除 UCINET 数 据 库 。 包 括 两 个 选 项 ： 一 是 移 除 孤 立 点 （isolates）,选择它即可移除网络中的孤立点，从而得到关联图；二是移 除与他者联系很少的点。即pendants，孤伶点。 Unpack对一个包含多种关系的矩阵数据进行开包处理，分成多个独立的 矩阵数据文件并加以保存，从而便于对单个矩阵进行分析 Join：把一系列UCINET数据合并成一个数据文件，将多个单独的矩阵或 多元矩阵合并成一个多元关系矩阵。（在合并的时候矩阵的行列数要相 等，否则不能合并）
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1.http://www.analytictech. com/downloaduc6.htm可 以免费使用两个月。 2.人大经济论坛中文版 UCINET6.186版本无须安 装,打开即可使用。
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。另外， UCINET最新版本为UCINET
融入引文内容的期刊耦合分析_李秀霞
融入引文内容的期刊耦合分析
■ 李秀霞 马秀峰 程结晶 日照 276826 曲阜师范大学传媒学院
*
摘要： ［ 目的 / 意义］ 期刊耦合分析是从期刊吸收知识的共性进行期刊研究的方法， 由于来源知识的分散性 提出一种融入引文内容信息的期刊耦合分析法 。［ 方 使得期刊耦合分析的应用效果较差 。为改善其应用效果， 该方法通过提取代表期刊引文内容的特征词， 并通过融合函数将其融入传统的期刊耦合分析中 。 以 法 / 过程］ 图书情报学 17 种核心期刊为研究对象， 分别构建了融入引文内容信息前 、 后的期刊网络， 对两种期刊网络进行 多维尺度分布对比 、 块模型划分对比 、 核心 － 边缘结构对比 。［ 结果 / 结论］ 结果发现， 融入引文内容信息后期刊 耦合分析的网络特征有了明显改善， 其期刊分析能力得到显著提升 。 关键词： 期刊耦合分析 分类号： G250 DOI： 10． 13266 / j． issn． 0252 － 3116． 2016． 11． 014 内容分析 融合函数 社会网络分析
100
J］ ． 图书情报工作， 2016 ， 60 （ 11 ） ： 100 － 106． 李秀霞， 马秀峰， 程结晶． 融入引文内容的期刊耦合分析［
2
2． 1
C? JCA 方法
CJCA 方法实现的可行性 20 世纪中期， 情报学家们开始将内容 分 析 法 从
用第三种期刊的次数作为两期刊的耦合强度； 进而构 建期刊耦合矩阵， 并转化为期刊耦合相关矩阵 A ij 。 （ 2 ） 从 期 刊 文 献 题 名、 摘 要、 关键词中抽取特征 将每种期刊对应的特征词转换为特征词向量模式 词， jn ［ （ word1 ， freq1 ） ， （ word2 ， freq2 ） ， …］ ， 进而形成期刊 － 特征词向量空间， 如第 n 个期刊的期刊 － 特征词向量 f2 ， …， fm ｝ ， 空间表示为 j n = ｛ f1 ， 其中 f m 为第 m 个特征 词 w m 在期刊 j n 中出现的次数 。 （ 3 ） 构建学科领域的期刊 － 特征词矩阵并转化为 期刊内容相关矩阵 B ij ， 以此作为 A ij 的权重系数。 （ 4 ） 计算加入权重后的期刊相似度， 即利用融合 函数构建融入引文内容后的期刊相似度矩阵 A ij ' ， 融合 函数为 A ij ' = （ ± ） A ij ·B ij 。为避免引用关系是负相关 、 内容关系也是负相关造成的负负得正呈正相关情况的 发生， 我们对融合函数中（ ± ） 符号的取值设定如下规 则， 即： A ij 与 B ij 同 为 正， 结 果 为 正， 一 正 一 负， 结果为 负， 两者同为负， 结果为负 。 （ 5 ） 分别构建融入引文内容前 、 C-JCA 后的 JCA、 JCA 两种方法的期刊网络 期刊耦合网络， 比较 C-JCA、 JCA 方法的有效性 。 特征， 分析 C-
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@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。
基于维基百科的社会网络分析研究
基于维基百科的社会网络分析研究倪奕;余淮;陈侃;朱培栋【摘要】SNA analyses the relationship of users in social network,based on which visualize the potential relationship and structure features in a more direct way. It is based on information snatched from Wikipedia. Three kinds of social network were built and analyzed u-sing SNA methods. Each of the three focuses on different kind of relationships,relationship of related reaches,relationship of technologies in computer network and relationship of scientists. Information of 80 scientists who have made valuable contribution to computer science were collected and analyzed. The result shows that most of them are not in the core and seldom cooperating with others. Besides,although some technologies have little subfields, they have more space to exploit and may become the "hot point" in the future.%社会网络分析是研究社会关系的一种新兴的研究方法,它能够对社会网络中行为者之间的关系进行量化分析,以可视化的图形展示行为者之间的深层次关系及描述群体关系的结构.基于维基百科抽取信息,建立辞典,然后构建了计算机网络技术关联网络、相关科研人员人际关系网络以及计算机网络技术与科学家关系网络三个社会网络,并对这三个网络用社会网络分析方法进行研究.发现搜集的当今80位在计算机领域有杰出贡献和影响力的科学家中很大一部分并不处于核心地位,说明他们与其他科学家合作的次数较少.而某些计算机网络技术其子技术或分支较少,但是其发展空间比较大,有可能成为未来的“热门”.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2011(021)012【总页数】5页(P1-4,8)【关键词】社会网络分析;维基百科;计算机网络技术【作者】倪奕;余淮;陈侃;朱培栋【作者单位】国防科学技术大学计算机学院,湖南长沙410073;国防科学技术大学计算机学院,湖南长沙410073;国防科学技术大学计算机学院,湖南长沙410073;国防科学技术大学计算机学院,湖南长沙410073【正文语种】中文【中图分类】TP310 引言社会学大师怀特在研究人类关系网中提出社会网络分析方法(SNA)，经过伯曼、布里格和弗里曼等人的不断完善，现广泛应用于人类学、社会学、经济学和情报学等领域［1］。
ucinet 非对称矩阵 中心度
ucinet 非对称矩阵中心度-概述说明以及解释1.引言1.1 概述非对称矩阵是现实世界中很常见的一种数学概念，它在许多领域中都有广泛的应用。
在网络分析中，非对称矩阵被用来描述网络中节点之间的某种关系，比如信息传播、影响传递等。
非对称矩阵中心度是衡量节点在网络中的重要性或影响力的指标之一。
UCINET是一种常用的社会网络分析软件，它提供了一系列的工具和方法来研究网络中的节点和边的属性及关系。
UCINET中的非对称矩阵中心度计算方法可以帮助研究者深入了解网络中各个节点的重要性，并应用于不同的实际问题中。
本文旨在介绍UCINET中的非对称矩阵中心度的概念和计算方法，以及其在实际研究中的应用。
首先，会对UCINET进行简要的介绍，包括其功能和特点。
然后，会详细介绍非对称矩阵的概念和特性，探讨非对称矩阵在网络分析中的重要性。
接着，会介绍中心度的概念及其在网络分析中的应用。
最后，会详细介绍UCINET中计算非对称矩阵中心度的具体方法，并通过实例进行演示和分析。
通过本文的阅读，读者将能够了解非对称矩阵中心度的重要性和应用，以及如何使用UCINET进行非对称矩阵中心度的计算和分析。
同时，本文也会对研究的局限性进行讨论，并提出未来研究的展望。
总之，本文旨在为读者提供关于UCINET中非对称矩阵中心度的全面介绍和应用指南，帮助读者更好地理解和应用该指标，在实际问题中提供决策和分析支持。
1.2文章结构文章结构是指文章的组织和布局方式，它决定了文章内容的逻辑顺序和层次结构。
文章结构的合理安排可以帮助读者更好地理解文章的主题和论点，并使文章更具说服力和可读性。
在本文中，文章结构主要包括引言、正文和结论三个部分。
具体如下所示：1. 引言部分：1.1 概述：介绍UCINET非对称矩阵中心度研究的背景和意义，引出文章的研究问题。
1.2 文章结构：简要介绍文章的组织结构和各个部分的内容及目的。
1.3 目的：明确文章的研究目标和论文的主要内容。
ucinet软件解释对照
FILES文件：change default folder改变默认文件夹create new folder创造新文件夹copy Ucinet dataset复制UCINET数据集rename ucinet dataset重命名ucinetdelete ucinet dateset删除ucinetprint setup打印设置text editor文档编辑程序view previous output查看前一个输出launch mage启动magelaunch pajek启动pajetexit退出DA TA数据：Spreadsheets:matrix 电子表格：矩阵Random:sociometric/bernoulli/multinomial 随机：计量社会学/伯努利分布/多项分布Import:DL/multiple DL files/VNA/pajek/krackplot/negopy/raw/excel matrix 输入export: DL/multiple DL files/VNA/pajek/krackplot/negopy/raw/excel matrix 输出cssBrowse 浏览Display 显示Describe 描述Extract 解压缩Remove 移动Unpack 解包Join 加入Sort 排序Permute 交换Transpose 调换Match net and attrib datasets 匹配网和属性数据集Match multiple datasets 匹配多重数据集Attribute to matrix 属性到矩阵Affiliations(2—mode to 1-mode) 联系2模到1模Subgraphs from partitions 子图分割Partitions to sets 集合分割Create node sets 创造节点设置Reshape 变形TRANSFORM变换：Block 块Collapse 塌缩Dichotomize 对分Symmetrize 对称Normalize 标准化match marginals 匹配页边recode 再编码reverse 相反diagonal 对角线double 双倍rewire 重新布线matrix operations：within dataset-aggregations/cellwise transformations；between datasets—statistical summaries/boolean combinations矩阵操作：内部数据集—集合/ cellwise变换;中间数据集：统计摘要/布尔结合Union 并运算time stack 时间栈intersection 交集bipartite 双向的incidence 影响linegraph 线图multigraph 多重图multiplex 多元的semigroup 子组TOOLS工具：Consensus analysisCluster analysis：hierarchical/optimization/cluster adequacy簇：分层/优化/聚类功能Scaling/decomposition: 规模/分解metric MDS/non-metric MDS/factor analysis/correspondence/eigenvector&eigenvalus/SVD公制的/非公制的/因子分析/相应性/特征向量&特征值/SVDSimilarities 相似性Dissimilarities&distances：不同&距离Univariate stats 单变数统计Count combinations 计数组合Frequencies 频率Testing hypotheses：node level-regression/anova/t-test; mixed dyidic—categorical attributes/continuous attributes; QAP-QAP correlation/QAP relation crosstabs/QAP regresstion假设检验：节点层次-回归/方差/T检验；混合二进节点-绝对属性/连续属性；QAP-相关性/联系交叉表/回归Matrix algebra 矩阵代数学Scatterplot 散点图Dendrogram 柱状图Tree diagram 树状图Network: 网络Cohesion凝聚力：Density密度/E—I index EI索引/transitivity 传递性/clustering 聚类系数coefficient 相互作用/reciprocity互惠性/homophyly同质性/krackhardt GID/simmelianp—embedded ties 连带/Distance 距离/Reachability 可达性/No. of geodesics 捷径序号/maximum flow 最大流/point connectivity 点连接/geodesic cube 捷径方阵Regions 区域:components成分/BI components BI成分/k—core K核Subgroups 子组：cliques派系/N—cliques N派系/N-plan N 宗派/K-plex K从/lambda set/factions/f—groupsPaths 路径Ego networks 个体中心网络:ego basicmeasures 个体中心网络密度/structural holes 结构洞/brokerage roles 经手费/egonet homophily /egonet composition-continuous alter attributes 个体中心网络强度和异质性/categorical alter attributes/honest broker indes诚实经纪人索引Contrality 中心度Degree 度/eigenvector 特征向量/alpha centrality 能力/influence 影响/hubs＆authorities/colseness 接近性/beach centrality 到达中心度/information 通知/freeman betweenness 自由中间度-node betweenness节点中间度-hierarchical reduction 分节减少—edge betweenness 边缘中间度/proximal betweenness最接近中间度//flow betweenness 流中间度/fragmentation 总体分裂性/contribution centrality 贡献中心度/multiple measures 多重方式Group centrality 组中心度Core/periphery 核/外围catergorical/continuousRoles&positions 角色&位置：Structual结构—profile轮廓/concor/optimization优化；Automorphmic自同构;Exact精确的；Maximal regular最大规则;P1Compare densities 比较密度Compare aggregate proximity matrices 比较合计邻接矩阵Balance counter 平衡计算器2—mode 2模。
ucinet核心度公式
ucinet核心度公式
【最新版】
目录
1.UCINet 简介
2.核心度公式的定义
3.核心度公式的计算方法
4.核心度公式的应用案例
5.总结
正文
【UCINet 简介】
UCINet 是一款用于网络科学研究的软件，主要用于分析和可视化复杂网络。
在网络科学领域，研究者们通常关注网络中的中心节点，即核心节点，因为它们对整个网络的稳定性和连通性具有重要影响。
因此，如何准确地识别核心节点成为网络科学研究的一个重要问题。
【核心度公式的定义】
核心度（Core Number）是衡量一个节点在网络中的重要程度的指标，它是指该节点的邻居节点中，有多少比例的节点具有较高的度（即连接的边数）。
具体来说，核心度公式是用来计算一个节点的邻居节点中，有多少比例的节点的度大于等于该节点的度。
【核心度公式的计算方法】
核心度公式的计算方法如下：
1.对于每个节点，计算其邻居节点的数量。
2.计算每个邻居节点的度。
3.计算有多少邻居节点的度大于等于该节点的度。
4.计算这个比例，即有多少邻居节点的度大于等于该节点的度的节点占总邻居节点数量的比例。
【核心度公式的应用案例】
核心度公式在网络科学研究中有广泛的应用，例如，在社交网络分析中，可以通过计算核心度来找到具有较高影响力的用户，这对于网络营销和市场推广非常重要。
在生物网络研究中，核心度可以用来识别关键基因，从而研究基因功能和疾病机制。
辽宁城市间旅游经济联系的空间结构及发展模式
辽宁城市间旅游经济联系的空间结构及发展模式吕波王辉何悦周仲鸿(渤海大学管理学院，辽宁锦州121013)摘要：选取2009年、2014年、2018年截面数据，运用修正引力模型、社会网络分析等地理数学方法，研究辽宁城市间旅游经济联系的空间结构及发展模式。
研究表明：(1)2009—2018年辽宁各地市间旅游经济联系由弱联系性向强联系性转变，同时关联较为紧密的城市间旅游经济联系由单极结构向多极结构演变。
(2)2009—2018年辽宁各城市间的联系日益密切，其辐射能力和带动作用不断增强，网络结构也由不均衡向均衡的方向发展。
(3)2009—2018年10年间核心区与边缘区的联系日益紧密，辽宁旅游经济极化现象减弱，旅游经济朝着均衡的方向发展。
(4)辽宁旅游经济发展可分为组团发展模式、增长极发展模式、轴线发展模式。
关键词：旅游经济联系；空间结构；社会网络分析;辽宁省中图分类号:F590文献标识码:A文章编号:2096-8647(2021)03-0057-05 DOI：10.13999/ki.tjllysj.2021.03.009—、弓I言旅游业是一个关联性很强的产业，可以带动地区各行业的发展，如交通运输业、商业、轻工业、工艺美术业和农林业等。
随着旅游业的迅猛发展，对一个地区来说，实施产业政策、发展旅游业，对带动地区经济水平的提高至关重要。
旅游收入是衡量地区旅游业发展的重要指标，从旅游收入角度着手分析城市间旅游经济空间结构特征，是学术界亟须关注的问题，对打破现阶段城市旅游经济发展瓶颈具有重要作用。
近几年，旅游经济是旅游地理学研究的热点之一。
国内学者主要从旅游经济空间差异山比旅游经济增长⑶⑷、旅游经济发展［5］［6］等方面入手。
学者们基于不同视角对旅游经济积极开展研究，并取得了丰硕成果，为接下来的研究奠定了基础。
旅游经济与地区发展的关系是不可忽视的问题，进一步研究城市间旅游经济的空间网络演变趋势是需要关注的重要学术问题。
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ucinet中核心与边缘的划分标准UCINET是一个用于社会网络分析的计算机软件，可以对社会网络中的成员进行分类和分析。
在UCINET中，对网络中的成员进行核心与边缘的划分主要有以下几个标准：
1.度中心性（Degree centrality）:
度中心性是指一个节点在网络中的连接数。
在UCINET中，可以通过计算每个节点的度中心性来判断节点的核心性。
度中心性越高的节点，表示其在网络中的连接数越多，其在网络中的地位越重要，也更有可能属于核心节点。
2.集团中心性（Closeness centrality）:
集团中心性是指一个节点与其他节点之间的平均距离。
在UCINET 中，可以通过计算每个节点的集团中心性来判断节点的核心性。
集团中心性越高的节点，表示其与其他节点的距离越近，其在网络中的地位越重要，也更有可能属于核心节点。
3.介数中心性（Betweenness centrality）:
介数中心性是指一个节点在网络中所有最短路径中出现的次数。
在UCINET中，可以通过计算每个节点的介数中心性来判断节点的核心性。
介数中心性越高的节点，表示其在网络中扮演了更多的桥梁角色，其在网络中的地位越重要，也更有可能属于核心节点。
4.特征向量中心性（Eigenvector centrality）:
特征向量中心性是指一个节点在网络中的链接数和邻居节点的连
接情况。
在UCINET中，可以通过计算每个节点的特征向量中心性来判
断节点的核心性。
特征向量中心性越高的节点，表示其在网络中的链
接数越多，且其邻居节点的链接数也越多，其在网络中的地位越重要，也更有可能属于核心节点。
除了以上几个常见的划分标准外，UCINET还提供了一些其他的分
析方法，如社会网络聚类、社会网络分析、中心节点分析等，这些方
法可以对UCINET中的网络进行更深入的分析和划分。
总之，UCINET中的核心与边缘的划分标准主要包括度中心性、集
团中心性、介数中心性和特征向量中心性等。
通过对网络中各个节点
的这些指标进行计算和分析，可以判断节点在网络中的核心性和边缘
性。
这些标准和分析方法可以帮助我们更好地理解和研究社会网络的特点和结构。