社会网络计算包括哪些内容

‘壹’ 什么是社会网络分析法

社会网络分析法是一种社会学研究方法，社会学理论认为社会不是由个人而是由网络构成的，网络中包含结点及结点之间的关系，社会网络分析法通过对于网络中关系的分析探讨网络的结构及属性特征，包括网络中的个体属性及网络整体属性，网络个体属性分析包括:点度中心度，接近中心度等;网络的整体属性分析包括小世界效应，小团体研究，凝聚子群等。该方法目前在教育领域应用比较广泛，主要探究信息技术环境下学习者所构成网络的特点，以及在此基础上对于该网络的改进策略。
从社会网络分析来看，传播网络是一个包含了大量个体及个体之间相互作用的系统。近年来在对复杂网络的研究过程中，研究者亦发现了众多的幂律分布。例如：电子邮件网络、电影演员合作网络、引文关系网络，特别是互联网这样的社会性网络，虽然网络在结构及功能上是如此的千变万化，相差迥异，但复杂网络中节点的度值k，相对于它的概率P（k）满足幂律关系，且幂指数多在2和3之间，这一现象是如此的普遍，令人惊叹不已，以至于人们给具有这种性质的网络起了一个特别的名字——无标度网络Sacle-free。无标度是指网络缺乏一个特征度值（或平均度值），即节点度值的波动范围相当大，所以正态分布统计思想下无法洞察幂律分布下的网络动力学行为和结构，甚至我们可以把社会网络，传播网络称为幂网。
现在，中国传媒大学调查统计研究所也正在对这方面的应用进行探索，进行了社会网络角度的引文分析，舆情与传播扩散的研究，人际和群体传播关系对微观信息传播行为和态度的影响等研究。
与此同时基于海量数据的关系数据获取，将带来数据挖掘技术与社会网络分析技术的融合，形成数据挖掘在社会网络分析中的社会和商业应用价值。
现在来看，社会网络分析可以解决或可以尝试解决下列问题：
1、人际传播问题，发现舆论领袖，创新扩散过程；
2、小世界理论，六度空间分割理论；
3、Web分析，数据挖掘中的关联分析，形成交叉销售，增量销售，也就是啤酒和尿布的故事；
4、社会资本，产业链与价值链；
5、文本的意义输出，通过追问调查研究文本的关联和意义；
6、竞争情报分析；
7、语言的关联，符号意义；
8、相关矩阵或差异矩阵的统计分析，类似得到因子分析和MDS分析；
9、恐怖分子网络；
10、知识管理与知识的传递，弱关系的力量；
11、引文和共引分析。

‘贰’ 网络图的计算有何意义通常包括哪些内容

网络图的计算意义：在于通过计算各项工作的时间参数，确定网络计划的关键工作、关键线路和计算工期，为网络计划的优化、调整和执行提供明确的时间参数。
通常包括：六个时间参数（最早开始时间、最早完成时间、最迟开始时间、最迟完成时间、总时差、自由时差）。

‘叁’ 社会网络分析的内容简介

本书的内容结构是，除前言外共分为八章，分别介绍社会网络分析的基本原理和理论、社会网络资料类型和收集方法、网络分析的各种技术与方法、社会网络分析的应用等内容。
第一章
首先追溯了西方社会网络分析的思想渊源，对国内外的研究状况做了系统回顾，介绍了社会网络分析的一些新进展。社会网络分析有不同的学科发展背景，其发展也经历了不同的阶段。我们通过回顾社会网络分析思想与方法在西方的发展，梳理出其中的主要线索和问题，并结合国内的研究状况进行探讨，目的在于强调更好地借鉴已有的成果，加强对社会网络分析的认识和应用。
第二章
系统说明了社会网络分析的基本原理。社会网络分析作为一种独立的社会研究方法，已形成了自己的理论基础和方法论原则。通过这些方面我们可以认识社会网络分析方法的特征及其独特之处。在本章中我们在说明社会网络分析概念的基础上，具体介绍了社会网络分析的方法论原理和研究程序。
第三章
主要说明社会网络分析所用的数据资料具有自己的类型与特征，它是一组反映行动者关系的信息。社会网络资料首先是关于社会关系的数据信息，简称关系数据。关系数据不同于属性数据，不仅其本质内容不同，其表达形式也不同。本章在介绍了社会网络资料的概念和类型基础上，结合研究设计具体说明了社会网络的测量及其收集方法。
第四章
主要介绍社会网络分析的研究技术与方法。社会网络最基本的数学表达形式是图论法和矩阵法。图论法是以线和点的形式来表示行动者及其关系的一种方法。用社群图可表示社会关系的结构、特征等属性。矩阵法是把社会网络中的每一个结点或关系分别按行和列的方式排列即可形成网络矩阵，包括邻接矩阵、关联矩阵等。矩阵法可以对群体关系进行具体分析。
第五章
是关于社会网络的中心度分析。中心度是我们认识社会网络中行动者位置及其关系的重要概念，具有广泛的应用性。本章首先介绍了中心度、中心势概念，重点说明了结点中心度、紧密中心度、间距中心度及其测量方法。最后又对社会网络中与等级密切相关的权力和声望作了分析。网络中的声望不同于一般意义的社会声望概念，这里主要说明了接近度声望概念及其测量。
第六章
是关于社会网络分析中的子群研究。构成社会网络的基本元素就是行动者及其群体，社会中存在着各种各样的子群，它们相互结合形成了复杂的社会结构。本章首先从社会群体、子群概念出发，说明各种团聚性的子群及其测量方法，包括“团伙”、n-团伙、n-宗派、k-丛等，最后分析隶属性群体。
第七章
是关于网络中的位置和角色的分析。在社会结构分析中，位置和角色是两个重要的概念。本章在简要介绍了网络分析的位置和角色概念之后，主要说明了结构等价性、自同构等价性和正则等价性及其不同的测量方法，最后一节简要介绍了关系代数法和统计模型法。位置和角色分析是目前社会网络分析中数量化分析程度最高的方面，已应用和发展出了许多不同的数学分析方法。本章结合例子简要介绍了聚类法、统计模型法等。这些分析方法现在都可借助于有关的分析软件来应用。
第八章
讨论了社会网络分析的一些应用。社会网络分析具有非常广泛的应用，其应用领域已远远超出了社会学和人类学的传统范围，如小群体关系、社会支持网等，而且扩展到了人文社会科学甚至工程技术科学的诸多领域。但本书只是简要分析了与社会网络分析密切相关的社会资本研究以及体现中国社会结构特征的“关系”研究。
本书最后在附录中介绍了社会网络分析软件包的应用，重点说明了Pajek 的内容及使用方法。附录中还附有两个不同的各具代表性的《社会网络分析》教学大纲，供读者参考比较。

‘肆’ 计算机网络技术包括哪些

简单地说，计算机网络技术就是学会建网、管网、用网。建网就是规划、设计网络；管网就是网络设备如交换机、路由器、防火墙的配置管理、服务器的部署、网络的安全设置；用网是网络的应用，包括网站的部署、邮件服务器的部署、其他应用软件的部署等。网络的关键技术有网络结点、宽带网络系统，资源管理和任务调度工具，应用层的可视化工具，网络计算
1、网络结点是网络计算资源的提供者，包括高端服务器，集群系统，MPP系统大型存储设备、数据库等;
2、宽带网络系统是在网络计算环境中，提供高性能通信的必要手段;
3、资源管理和任务调度工具用来解决资源的描述，组织和管理等关键问题，任务调度工具根据当前系统的负载情况，对系统内的任务进行动态调度，提高系统的运行效率;
4、网络计算主要是科学计算，它往往伴随着海量数据,如果把计算结果转换成直观的图形信息，就能帮助研究人员摆脱理解数据的困难。这需要开发能在网络计算中传输和读取，并提供友好用户界面的可视化工具。

‘伍’ 计算机网络由几部分组成各有什么功能

计算机网络通常由三个部分组成,它们是资源子网、通信子网和通信协议。

所谓通信子网就是计算机网络中负责数据通信的部分;资源子网是计算机网络中面向用户的部分,负责全网络面向应用的数据处理工作;而通信双方必须共同遵守的规则和约定就称为通信协议,它的存在与否是计算机网络与一般计算机互连系统的根本区别。

(5)社会网络计算包括哪些内容扩展阅读：

一般地说，将分散的多台计算机、终端和外部设备用通信线路互联起来，彼此间实现互相通信，并且计算机的硬件、软件和数据资源大家都可以共同使用，实现资源共享的整个系统就叫做计算机网络。

连入网上的每台计算机本身都是一台完整独立的设备。它自己可以独立工作。例如 们可以对它进行启动、运行和停机等操作。 们还可以通过网络去使用网络上的另外一台计算机。

计算机之间可以用双绞线、电话线、同轴电缆和光纤等有线通信，也可以使用微波、卫星等无线媒体把它们连接起来。

参考资料：计算机网络系统_网络

‘陆’ 社会网络分析法引力矩阵怎么计算

社会网络分析法引力矩阵计算方法如下：
a和b是_向矩阵，矩阵的上半部分是下半部分的“映射”，即1对2的关系和2对1的关系是等同的；c和d是有向矩阵，如c，1对3的关系和3对1的关系是不等同的。
“-”是因为自身和自身关系没有研究意义（是否有意义、是否纳入实际分析中取决于自身研究中对角线值的地。
在所看的文献里，有以整个矩阵格值均值作为阈值的；也有每_取_个阈值进_每_关系的判断的，此时阈值就取该_格值的均值。

‘柒’ 社交网络核心，推荐算法有哪些

对好友推荐算法非常熟悉，有些积累。好友推荐算法一般可以分为下面几类：
1、基于关系的推荐
基于关系的推荐，最近写了一个专栏文章，具体介绍了常用算法，可以看下有没有帮助，传送门：http://zhuanlan.hu.com/gongwenjia/20533434
简介：
a.社会网络中，三元闭包理论，以及常用推荐算法
b.Facebook中的推荐算法是如何做的
2、基于用户资料的推荐
3、基于兴趣的推荐
剩下两个方面有时间再写。
近来学习聚类，发现聚类中有一个非常有趣的方向—社交网络分析，分享一下我的大致了解。这篇只是一篇概况，并没有太多的公式推导和代码，基本是用人话解释社交网络分析中的常用的几种算法。详细到每个算法的以后有空再把详细的公式和代码补上。
社区发现算法，GN算法，Louvain算法，LPA与SLPA
Louvain算法思想
1.不断遍历网络中的节点，尝试把单个节点加入能使模块度提升最大的社区，直到所有节点不再改变
2.将第一阶段形成的一个个小的社区并为一个节点，重新构造网络。这时边的权重为两个节点内所有原始节点的边权重之和。
3.重复以上两步
LPA算法思想：
1.初始化每个节点，并赋予唯一标签
2.根据邻居节点最常见的标签更新每个节点的标签
3.最终收敛后标签一致的节点属于同一社区
SLPA算法思想：
SLPA是LPA的扩展。
1.给每个节点设置一个list存储历史标签
2.每个speaker节点带概率选择自己标签列表中标签传播给listener节点。（两个节点互为邻居节点）
3.节点将最热门的标签更新到标签列表中
4.使用阀值去除低频标签，产出标签一致的节点为社区。

‘捌’ 做社会网络分析 原始数据需要哪些内容

首先要 清楚你要分析的社会网络是什么

比如 你需要相关产品的负面信息或者价值的情报时，就需要用到网络信息的采集系统了

1门户网站

每天自动采集指定网站（可达几百个，上千个）的最新内容（可以做到每天自动从上千个网络媒体采集上万条新闻信息）
每天自动采集指定购物网站产品价格信息(产品名称，说明，价格，图片等)

2新闻媒体

每天定时自动采集指定网站的新闻内容，扩大内容来源与数量
轻松整合不同地区与行业的新闻，形成专题
采集行业内的专业文章，论坛帖子，并进行整合

3企业

实时而准确地采集国内外新闻，行业新闻，技术文章
实时而准确地采集竞争对手以及供应商的新闻，人事，产品，价格等信息数据抓取
实时而准确地采集公共信源的商业情报（同行产品价格，竞争对手的用户反馈，行业新闻）
实时而准确地采集本企业的品牌以及竞争对手的品牌在各大搜索引擎中的结果
实时而准确地采集各大行业论坛中的信息，从中了解消费者的需求与反馈，从而发现市场趋势与商业机会
准确地从网络公共信息中采集销售线索，潜在客户的资料
准确地从网络公共信息中采集本行业上万种产品的产品信息（描述，价格等），图片，技术文档。

‘玖’ 社会网络连接关系怎么算

社会网络关系由节点和关系两部分组成，围绕这两部分进行计算。
社会网络是指社会个体成员之间因为互动而形成的相对稳定的关系体系。
社会网络关系就是社会资本，在新经济中，社会网络关系即指社会资本已经成为科技创新的一个关键因子，是在一个组织网络能够进行团结协作、相互促进生产收益的情况下而形成的“库存”。

‘拾’ 社会化网络分析论文的一般结构是什么

1、 点：行动者、节点（actors, nodes）

即为社会网络中的一个功能个体（包括个人、单位、团体（看成一个整体）），在虚拟网络中表现为一个注册用户，ID等。

在社会网络研究领域，任何一个社会单位、社会实体或功能个体都可以看成是“节点”，或者行动者。

一个图中： 节点集合N={n1,n2,、、、n3}

2、 线,关系（relationship）：

用来刻画关系数据，关于接触、联络、关联、群体依附和聚会等方面的数据，这类数据把一个能动者与另外一个能动者联系在一起，因而不能还原为单个行动者本身的属性。如上图表示的线arc。

一般称由一条线连着的点是相互“邻接的（adjacent）”,邻接是对由两个点代表的两个行动者之间直接相关这个事实的图论表达。

一般有无向线、有向线、多值线、有向多值线。

由线构成的图无向图、有向图、有向多值、无向多值图。

3、 邻域（neighborhood）:

与某个特定点相邻的那些点成为该点的“邻域”。

4、 度数（degree）:

邻域中的总点数成为度数。（严格的说应该是“关联度”，（degree of connection））,一个点的度数就是对其“邻域”规模大小的一种数值侧度。

一个点（无向图）的度数，在邻接矩阵中，一个点的度数用该点所对应的行或者列的各项中的非0值总数来表示。如果是二值（有项）的，那么一个点的度数就是该点所在行和所在列的总合。

在有向图中，“度数”包括两个不同方面，表达社会关系的线的方向。分别称为“点入度（in-degree）”：直接指向该点的点数总合；和“点出度（out-degree）”：该点所直接指向的其它点的总数。因此，对应在有向图的矩阵上，点的入度：对应该点所在列的地总和上。出度：该点所在行的总和上。

所有点的度数总合：无向图的总度数查线（关系）即可，有项图的总度数查线的2倍。

5、 线路（walk）：

各个点可以通过一条线直接相连，也可以通过一系列线间接相连，在一个图中的这一系列线叫做一条“线路”。

6、 途经(path)：

线路中每个点和每条线都各不相同，则称该线路为“途经”，“途经”的“长度”，用构成该途经的线的条数来测量。

7、 距离(distance):

一个重要的概念，指连接两个点的最短路径（即捷径，geodesic）的长度。在图论中一般称作最短路经。要与“途经”的概念相区分。

8、 方向

主要是看有向图的方向问题。

9、 密度（density）

描述了一个图中各个点之间关联的紧密程度。一个“完备(complete)图”（在图论中称完全图）指的是一个所有点之间都相互邻接的图。这种完备性即使在小网络中也积极少见。密度这个概念试图对线的总分布进行汇总，以便测量图在多大程度上具有这种完备性。密度依赖于另外两个网络结构参数：图的内含度和图中各点的度数总和。密度指的是一个图的凝聚力的总体水平。

“密度”和“中心势”这两个概念代表的是一个图的总体“紧凑性（compactness）”的不同方面。

图的内含度（inclusiveness）：图中各类关联部分包含的总点数，也可表述为图的总点数减去孤立点的数。不同的图进行比较常用的侧度为： 关联点数/总点数 15/20=75%

各点度数总和：

密度计算公式： 图中实际拥有的连线数与最多可能拥有的线数之比，其表达式为2l/n(n-1)。 有向图的表达式为：l/n(n-1)

多值图的密度：需要估值多重度问题，显然多重度高的线对于网络密度的贡献要比多重度低的线的贡献大。比较有争议的一种测度。

巴恩斯（Barnes,1974）比较了两类社会网络分析：

10、 个体中心（ego-centric） 网研究

围绕特定的参考点而展开的社会网，密度分析关注的是围绕着某些特定行动者的关系的密度。计算个体中心网密度的时候，通常不考虑核心成员及与该成员有直接关系的接触者，而是只关注在这些接触者之间存在的各种联系（links）。

11、 社会中心（socio-centric）网研究

关注的是作为一个整体的网络关联模式，这是对社会网络分析的另外一类贡献，从这一角度出发，密度则不再是局部行动者的“个体网”密度，而是整个网络的密度。密度计算上文已经提到。

12、 点度中心度（point centrality）

一个图中各个点的相对中心度

13、 图的中心度（graph centrality） 即为中心势的概念

14、 整体中心度（global centrality） （弗里曼Freeman 1979,1980）

整体中心度指的是该点在总体网络中的战略重要性。根据各个点之间的接近性（closeness）,根据不同点之间的距离。可以计算出图中某点与其他各个点之间的最短距离之和。

无向图：可以通过软件计算出来一个无向图中各个点之间的距离矩阵，那么一个点的“距离和”比较低的点与其他很多点都“接近”。接近性和距离和呈反向关系。

有向图：“内接近性（in-closeness）”和“外接近性(out-closeness)”来计算

15、 局部中心点

一个点在七紧邻的环境中与很多点有关联，如果一个点有许多直接相关的“邻点”，我们便说该点是局部中心点。

16、 整体中心点

如果一个点在网络的总体结构上占据战略上的重要地位，我们就说该点是整体中心点。

17、 局部中心度（local centrality）

局部某点对其邻点而言的相对重要性。测量仅仅根据与该点直接相连的点数，忽略间接相连的点数。在有向图中有内中心度（in-centrality）和外中心度（out-centrality）。也可以自定义距离为1或2进行测度，如果定义为4（大多数点的距离为4），就毫无意义，也没有信息。

18、 局部中心度的相对测度

点的实际度数与可能联络得最多度数之，注意要去掉该点本身。

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

指的不是点的相对重要性，而是整个图的总体凝聚力或整合度。很少有人试图界定一个图的结构中心思想。中心势描述的则是这种内聚性能够在多大程度上围绕某些特定点组织起来。因此，中心势和密度是两个重要的、彼此相互补充的量度。

核心点的中心度和其它点的中心度之差。因此得出概念：实际的差值总和和与最大可能的差值总和相比。