社會網路計算包括哪些內容

『壹』 什麼是社會網路分析法

社會網路分析法是一種社會學研究方法，社會學理論認為社會不是由個人而是由網路構成的，網路中包含結點及結點之間的關系，社會網路分析法通過對於網路中關系的分析探討網路的結構及屬性特徵，包括網路中的個體屬性及網路整體屬性，網路個體屬性分析包括:點度中心度，接近中心度等;網路的整體屬性分析包括小世界效應，小團體研究，凝聚子群等。該方法目前在教育領域應用比較廣泛，主要探究信息技術環境下學習者所構成網路的特點，以及在此基礎上對於該網路的改進策略。
從社會網路分析來看，傳播網路是一個包含了大量個體及個體之間相互作用的系統。近年來在對復雜網路的研究過程中，研究者亦發現了眾多的冪律分布。例如：電子郵件網路、電影演員合作網路、引文關系網路，特別是互聯網這樣的社會性網路，雖然網路在結構及功能上是如此的千變萬化，相差迥異，但復雜網路中節點的度值k，相對於它的概率P（k）滿足冪律關系，且冪指數多在2和3之間，這一現象是如此的普遍，令人驚嘆不已，以至於人們給具有這種性質的網路起了一個特別的名字——無標度網路Sacle-free。無標度是指網路缺乏一個特徵度值（或平均度值），即節點度值的波動范圍相當大，所以正態分布統計思想下無法洞察冪律分布下的網路動力學行為和結構，甚至我們可以把社會網路，傳播網路稱為冪網。
現在，中國傳媒大學調查統計研究所也正在對這方面的應用進行探索，進行了社會網路角度的引文分析，輿情與傳播擴散的研究，人際和群體傳播關系對微觀信息傳播行為和態度的影響等研究。
與此同時基於海量數據的關系數據獲取，將帶來數據挖掘技術與社會網路分析技術的融合，形成數據挖掘在社會網路分析中的社會和商業應用價值。
現在來看，社會網路分析可以解決或可以嘗試解決下列問題：
1、人際傳播問題，發現輿論領袖，創新擴散過程；
2、小世界理論，六度空間分割理論；
3、Web分析，數據挖掘中的關聯分析，形成交叉銷售，增量銷售，也就是啤酒和尿布的故事；
4、社會資本，產業鏈與價值鏈；
5、文本的意義輸出，通過追問調查研究文本的關聯和意義；
6、競爭情報分析；
7、語言的關聯，符號意義；
8、相關矩陣或差異矩陣的統計分析，類似得到因子分析和MDS分析；
9、恐怖分子網路；
10、知識管理與知識的傳遞，弱關系的力量；
11、引文和共引分析。

『貳』 網路圖的計算有何意義通常包括哪些內容

網路圖的計算意義：在於通過計算各項工作的時間參數，確定網路計劃的關鍵工作、關鍵線路和計算工期，為網路計劃的優化、調整和執行提供明確的時間參數。
通常包括：六個時間參數（最早開始時間、最早完成時間、最遲開始時間、最遲完成時間、總時差、自由時差）。

『叄』 社會網路分析的內容簡介

本書的內容結構是，除前言外共分為八章，分別介紹社會網路分析的基本原理和理論、社會網路資料類型和收集方法、網路分析的各種技術與方法、社會網路分析的應用等內容。
第一章
首先追溯了西方社會網路分析的思想淵源，對國內外的研究狀況做了系統回顧，介紹了社會網路分析的一些新進展。社會網路分析有不同的學科發展背景，其發展也經歷了不同的階段。我們通過回顧社會網路分析思想與方法在西方的發展，梳理出其中的主要線索和問題，並結合國內的研究狀況進行探討，目的在於強調更好地借鑒已有的成果，加強對社會網路分析的認識和應用。
第二章
系統說明了社會網路分析的基本原理。社會網路分析作為一種獨立的社會研究方法，已形成了自己的理論基礎和方法論原則。通過這些方面我們可以認識社會網路分析方法的特徵及其獨特之處。在本章中我們在說明社會網路分析概念的基礎上，具體介紹了社會網路分析的方法論原理和研究程序。
第三章
主要說明社會網路分析所用的數據資料具有自己的類型與特徵，它是一組反映行動者關系的信息。社會網路資料首先是關於社會關系的數據信息，簡稱關系數據。關系數據不同於屬性數據，不僅其本質內容不同，其表達形式也不同。本章在介紹了社會網路資料的概念和類型基礎上，結合研究設計具體說明了社會網路的測量及其收集方法。
第四章
主要介紹社會網路分析的研究技術與方法。社會網路最基本的數學表達形式是圖論法和矩陣法。圖論法是以線和點的形式來表示行動者及其關系的一種方法。用社群圖可表示社會關系的結構、特徵等屬性。矩陣法是把社會網路中的每一個結點或關系分別按行和列的方式排列即可形成網路矩陣，包括鄰接矩陣、關聯矩陣等。矩陣法可以對群體關系進行具體分析。
第五章
是關於社會網路的中心度分析。中心度是我們認識社會網路中行動者位置及其關系的重要概念，具有廣泛的應用性。本章首先介紹了中心度、中心勢概念，重點說明了結點中心度、緊密中心度、間距中心度及其測量方法。最後又對社會網路中與等級密切相關的權力和聲望作了分析。網路中的聲望不同於一般意義的社會聲望概念，這里主要說明了接近度聲望概念及其測量。
第六章
是關於社會網路分析中的子群研究。構成社會網路的基本元素就是行動者及其群體，社會中存在著各種各樣的子群，它們相互結合形成了復雜的社會結構。本章首先從社會群體、子群概念出發，說明各種團聚性的子群及其測量方法，包括「團伙」、n-團伙、n-宗派、k-叢等，最後分析隸屬性群體。
第七章
是關於網路中的位置和角色的分析。在社會結構分析中，位置和角色是兩個重要的概念。本章在簡要介紹了網路分析的位置和角色概念之後，主要說明了結構等價性、自同構等價性和正則等價性及其不同的測量方法，最後一節簡要介紹了關系代數法和統計模型法。位置和角色分析是目前社會網路分析中數量化分析程度最高的方面，已應用和發展出了許多不同的數學分析方法。本章結合例子簡要介紹了聚類法、統計模型法等。這些分析方法現在都可藉助於有關的分析軟體來應用。
第八章
討論了社會網路分析的一些應用。社會網路分析具有非常廣泛的應用，其應用領域已遠遠超出了社會學和人類學的傳統范圍，如小群體關系、社會支持網等，而且擴展到了人文社會科學甚至工程技術科學的諸多領域。但本書只是簡要分析了與社會網路分析密切相關的社會資本研究以及體現中國社會結構特徵的「關系」研究。
本書最後在附錄中介紹了社會網路分析軟體包的應用，重點說明了Pajek 的內容及使用方法。附錄中還附有兩個不同的各具代表性的《社會網路分析》教學大綱，供讀者參考比較。

『肆』 計算機網路技術包括哪些

簡單地說，計算機網路技術就是學會建網、管網、用網。建網就是規劃、設計網路；管網就是網路設備如交換機、路由器、防火牆的配置管理、伺服器的部署、網路的安全設置；用網是網路的應用，包括網站的部署、郵件伺服器的部署、其他應用軟體的部署等。網路的關鍵技術有網路結點、寬頻網路系統，資源管理和任務調度工具，應用層的可視化工具，網路計算
1、網路結點是網路計算資源的提供者，包括高端伺服器，集群系統，MPP系統大型存儲設備、資料庫等;
2、寬頻網路系統是在網路計算環境中，提供高性能通信的必要手段;
3、資源管理和任務調度工具用來解決資源的描述，組織和管理等關鍵問題，任務調度工具根據當前系統的負載情況，對系統內的任務進行動態調度，提高系統的運行效率;
4、網路計算主要是科學計算，它往往伴隨著海量數據,如果把計算結果轉換成直觀的圖形信息，就能幫助研究人員擺脫理解數據的困難。這需要開發能在網路計算中傳輸和讀取，並提供友好用戶界面的可視化工具。

『伍』 計算機網路由幾部分組成各有什麼功能

計算機網路通常由三個部分組成,它們是資源子網、通信子網和通信協議。

所謂通信子網就是計算機網路中負責數據通信的部分;資源子網是計算機網路中面向用戶的部分,負責全網路面向應用的數據處理工作;而通信雙方必須共同遵守的規則和約定就稱為通信協議,它的存在與否是計算機網路與一般計算機互連系統的根本區別。

(5)社會網路計算包括哪些內容擴展閱讀：

一般地說，將分散的多台計算機、終端和外部設備用通信線路互聯起來，彼此間實現互相通信，並且計算機的硬體、軟體和數據資源大家都可以共同使用，實現資源共享的整個系統就叫做計算機網路。

連入網上的每台計算機本身都是一台完整獨立的設備。它自己可以獨立工作。例如 們可以對它進行啟動、運行和停機等操作。 們還可以通過網路去使用網路上的另外一台計算機。

計算機之間可以用雙絞線、電話線、同軸電纜和光纖等有線通信，也可以使用微波、衛星等無線媒體把它們連接起來。

參考資料：計算機網路系統_網路

『陸』 社會網路分析法引力矩陣怎麼計算

社會網路分析法引力矩陣計算方法如下：
a和b是_向矩陣，矩陣的上半部分是下半部分的「映射」，即1對2的關系和2對1的關系是等同的；c和d是有向矩陣，如c，1對3的關系和3對1的關系是不等同的。
「-」是因為自身和自身關系沒有研究意義（是否有意義、是否納入實際分析中取決於自身研究中對角線值的地。
在所看的文獻里，有以整個矩陣格值均值作為閾值的；也有每_取_個閾值進_每_關系的判斷的，此時閾值就取該_格值的均值。

『柒』 社交網路核心，推薦演算法有哪些

對好友推薦演算法非常熟悉，有些積累。好友推薦演算法一般可以分為下面幾類：
1、基於關系的推薦
基於關系的推薦，最近寫了一個專欄文章，具體介紹了常用演算法，可以看下有沒有幫助，傳送門：http://zhuanlan.hu.com/gongwenjia/20533434
簡介：
a.社會網路中，三元閉包理論，以及常用推薦演算法
b.Facebook中的推薦演算法是如何做的
2、基於用戶資料的推薦
3、基於興趣的推薦
剩下兩個方面有時間再寫。
近來學習聚類，發現聚類中有一個非常有趣的方向—社交網路分析，分享一下我的大致了解。這篇只是一篇概況，並沒有太多的公式推導和代碼，基本是用人話解釋社交網路分析中的常用的幾種演算法。詳細到每個演算法的以後有空再把詳細的公式和代碼補上。
社區發現演算法，GN演算法，Louvain演算法，LPA與SLPA
Louvain演算法思想
1.不斷遍歷網路中的節點，嘗試把單個節點加入能使模塊度提升最大的社區，直到所有節點不再改變
2.將第一階段形成的一個個小的社區並為一個節點，重新構造網路。這時邊的權重為兩個節點內所有原始節點的邊權重之和。
3.重復以上兩步
LPA演算法思想：
1.初始化每個節點，並賦予唯一標簽
2.根據鄰居節點最常見的標簽更新每個節點的標簽
3.最終收斂後標簽一致的節點屬於同一社區
SLPA演算法思想：
SLPA是LPA的擴展。
1.給每個節點設置一個list存儲歷史標簽
2.每個speaker節點帶概率選擇自己標簽列表中標簽傳播給listener節點。（兩個節點互為鄰居節點）
3.節點將最熱門的標簽更新到標簽列表中
4.使用閥值去除低頻標簽，產出標簽一致的節點為社區。

『捌』 做社會網路分析 原始數據需要哪些內容

首先要 清楚你要分析的社會網路是什麼

比如 你需要相關產品的負面信息或者價值的情報時，就需要用到網路信息的採集系統了

1門戶網站

每天自動採集指定網站（可達幾百個，上千個）的最新內容（可以做到每天自動從上千個網路媒體採集上萬條新聞信息）
每天自動採集指定購物網站產品價格信息(產品名稱，說明，價格，圖片等)

2新聞媒體

每天定時自動採集指定網站的新聞內容，擴大內容來源與數量
輕松整合不同地區與行業的新聞，形成專題
採集行業內的專業文章，論壇帖子，並進行整合

3企業

實時而准確地採集國內外新聞，行業新聞，技術文章
實時而准確地採集競爭對手以及供應商的新聞，人事，產品，價格等信息數據抓取
實時而准確地採集公共信源的商業情報（同行產品價格，競爭對手的用戶反饋，行業新聞）
實時而准確地採集本企業的品牌以及競爭對手的品牌在各大搜索引擎中的結果
實時而准確地採集各大行業論壇中的信息，從中了解消費者的需求與反饋，從而發現市場趨勢與商業機會
准確地從網路公共信息中採集銷售線索，潛在客戶的資料
准確地從網路公共信息中採集本行業上萬種產品的產品信息（描述，價格等），圖片，技術文檔。

『玖』 社會網路連接關系怎麼算

社會網路關系由節點和關系兩部分組成，圍繞這兩部分進行計算。
社會網路是指社會個體成員之間因為互動而形成的相對穩定的關系體系。
社會網路關系就是社會資本，在新經濟中，社會網路關系即指社會資本已經成為科技創新的一個關鍵因子，是在一個組織網路能夠進行團結協作、相互促進生產收益的情況下而形成的「庫存」。

『拾』 社會化網路分析論文的一般結構是什麼

1、 點：行動者、節點（actors, nodes）

即為社會網路中的一個功能個體（包括個人、單位、團體（看成一個整體）），在虛擬網路中表現為一個注冊用戶，ID等。

在社會網路研究領域，任何一個社會單位、社會實體或功能個體都可以看成是「節點」，或者行動者。

一個圖中： 節點集合N={n1,n2,、、、n3}

2、 線,關系（relationship）：

用來刻畫關系數據，關於接觸、聯絡、關聯、群體依附和聚會等方面的數據，這類數據把一個能動者與另外一個能動者聯系在一起，因而不能還原為單個行動者本身的屬性。如上圖表示的線arc。

一般稱由一條線連著的點是相互「鄰接的（adjacent）」,鄰接是對由兩個點代表的兩個行動者之間直接相關這個事實的圖論表達。

一般有無向線、有向線、多值線、有向多值線。

由線構成的圖無向圖、有向圖、有向多值、無向多值圖。

3、 鄰域（neighborhood）:

與某個特定點相鄰的那些點成為該點的「鄰域」。

4、 度數（degree）:

鄰域中的總點數成為度數。（嚴格的說應該是「關聯度」，（degree of connection））,一個點的度數就是對其「鄰域」規模大小的一種數值側度。

一個點（無向圖）的度數，在鄰接矩陣中，一個點的度數用該點所對應的行或者列的各項中的非0值總數來表示。如果是二值（有項）的，那麼一個點的度數就是該點所在行和所在列的總合。

在有向圖中，「度數」包括兩個不同方面，表達社會關系的線的方向。分別稱為「點入度（in-degree）」：直接指向該點的點數總合；和「點出度（out-degree）」：該點所直接指向的其它點的總數。因此，對應在有向圖的矩陣上，點的入度：對應該點所在列的地總和上。出度：該點所在行的總和上。

所有點的度數總合：無向圖的總度數查線（關系）即可，有項圖的總度數查線的2倍。

5、 線路（walk）：

各個點可以通過一條線直接相連，也可以通過一系列線間接相連，在一個圖中的這一系列線叫做一條「線路」。

6、 途經(path)：

線路中每個點和每條線都各不相同，則稱該線路為「途經」，「途經」的「長度」，用構成該途經的線的條數來測量。

7、 距離(distance):

一個重要的概念，指連接兩個點的最短路徑（即捷徑，geodesic）的長度。在圖論中一般稱作最短路經。要與「途經」的概念相區分。

8、 方向

主要是看有向圖的方向問題。

9、 密度（density）

描述了一個圖中各個點之間關聯的緊密程度。一個「完備(complete)圖」（在圖論中稱完全圖）指的是一個所有點之間都相互鄰接的圖。這種完備性即使在小網路中也積極少見。密度這個概念試圖對線的總分布進行匯總，以便測量圖在多大程度上具有這種完備性。密度依賴於另外兩個網路結構參數：圖的內含度和圖中各點的度數總和。密度指的是一個圖的凝聚力的總體水平。

「密度」和「中心勢」這兩個概念代表的是一個圖的總體「緊湊性（compactness）」的不同方面。

圖的內含度（inclusiveness）：圖中各類關聯部分包含的總點數，也可表述為圖的總點數減去孤立點的數。不同的圖進行比較常用的側度為： 關聯點數/總點數 15/20=75%

各點度數總和：

密度計算公式： 圖中實際擁有的連線數與最多可能擁有的線數之比，其表達式為2l/n(n-1)。 有向圖的表達式為：l/n(n-1)

多值圖的密度：需要估值多重度問題，顯然多重度高的線對於網路密度的貢獻要比多重度低的線的貢獻大。比較有爭議的一種測度。

巴恩斯（Barnes,1974）比較了兩類社會網路分析：

10、 個體中心（ego-centric） 網研究

圍繞特定的參考點而展開的社會網，密度分析關注的是圍繞著某些特定行動者的關系的密度。計算個體中心網密度的時候，通常不考慮核心成員及與該成員有直接關系的接觸者，而是只關注在這些接觸者之間存在的各種聯系（links）。

11、 社會中心（socio-centric）網研究

關注的是作為一個整體的網路關聯模式，這是對社會網路分析的另外一類貢獻，從這一角度出發，密度則不再是局部行動者的「個體網」密度，而是整個網路的密度。密度計算上文已經提到。

12、 點度中心度（point centrality）

一個圖中各個點的相對中心度

13、 圖的中心度（graph centrality） 即為中心勢的概念

14、 整體中心度（global centrality） （弗里曼Freeman 1979,1980）

整體中心度指的是該點在總體網路中的戰略重要性。根據各個點之間的接近性（closeness）,根據不同點之間的距離。可以計算出圖中某點與其他各個點之間的最短距離之和。

無向圖：可以通過軟體計算出來一個無向圖中各個點之間的距離矩陣，那麼一個點的「距離和」比較低的點與其他很多點都「接近」。接近性和距離和呈反向關系。

有向圖：「內接近性（in-closeness）」和「外接近性(out-closeness)」來計算

15、 局部中心點

一個點在七緊鄰的環境中與很多點有關聯，如果一個點有許多直接相關的「鄰點」，我們便說該點是局部中心點。

16、 整體中心點

如果一個點在網路的總體結構上占據戰略上的重要地位，我們就說該點是整體中心點。

17、 局部中心度（local centrality）

局部某點對其鄰點而言的相對重要性。測量僅僅根據與該點直接相連的點數，忽略間接相連的點數。在有向圖中有內中心度（in-centrality）和外中心度（out-centrality）。也可以自定義距離為1或2進行測度，如果定義為4（大多數點的距離為4），就毫無意義，也沒有信息。

18、 局部中心度的相對測度

點的實際度數與可能聯絡得最多度數之，注意要去掉該點本身。

19、 中心勢（centralization） 弗里曼(freeman，1979)

指的不是點的相對重要性，而是整個圖的總體凝聚力或整合度。很少有人試圖界定一個圖的結構中心思想。中心勢描述的則是這種內聚性能夠在多大程度上圍繞某些特定點組織起來。因此，中心勢和密度是兩個重要的、彼此相互補充的量度。

核心點的中心度和其它點的中心度之差。因此得出概念：實際的差值總和和與最大可能的差值總和相比。