图算法与社会网络分析概述

以Python语言为工具，本书深入浅出地揭示了动物社会网络的复杂结构和动态变化。通过对真实案例的分析，读者将领略到如何运用Python强大的数据处理能力，构建动物社会网络模型，并从中挖掘出隐藏的社会关系和行为模式。

在数据分析和挖掘领域，社交网络分析（SNA）已经成为理解复杂关系网络的重要工具。R语言以其强大的统计分析能力和丰富的图形库，成为处理这类问题的理想选择。本主题将深入探讨如何使用R语言构建和分析社交网络图，揭示其中隐藏的关系模式。社交网络图由节点（如个人、组织或事件）和连接这些节点的边（代表他们之间的互动或关系）组成。在R中，我们可以使用包括igraph在内的工具来创建、操作和可视化这些网络图。这些工具提供了丰富的功能，如创建网络、计算度量指标（如度、接近中心性、介数中心性和聚类系数）以及生成可视化图形。通过分析社交网络图，可以洞察网络中的关键人物、信息传播路径和社区结构。

本研究选取参考咨询领域内32位高度引用的作者作为研究对象，采用社会网络分析方法结合UCINET软件分析这些作者之间的引文关系。通过网络密度分析个体之间引用的频率，通过点度中心度分析核心研究者，中间中心度分析知识传播中的关键人物，以及凝聚子群分析来揭示关系紧密的研究小团体。

基于用户行为的数据挖掘技术可分析通信模式，对关系排序。该算法在安然公司电子邮件存档中得到验证，结果与公司工作图表和司法程序中分析的主要参与者一致。

Pajek是一款专为研究各类复杂非线性网络而设计的大型工具，特别适用于分析和可视化数以千计甚至百万计节点的网络。该工具在Windows环境下运行，提供强大的网络分析和可视化功能。Pajek在斯洛文尼亚语中意为蜘蛛，象征其能够深入且广泛地探索各种网络结构。最新版本免费提供，限非商业使用。Pajek的应用领域涵盖合著网络、化学分子、蛋白质交互、家谱、因特网、引文网络、传播研究（如AIDS、新闻、创新）、以及数据挖掘中的双模网络等。

为了便于学习，这里提供了详细的UCINET网络分析软件操作步骤。UCINET软件由加州大学欧文分校的网络分析团队开发，包括斯蒂芬·博加提、马丁·埃弗里特和林顿·弗里曼。它集成了NetDraw、Mage和Pajek等多种工具，支持多种文件格式的数据读取，如文件、KrackPlot、Pajek、Negopy和VNA等。UCINET能够处理高达32,767个节点的网络数据，尽管在5000至10000个节点时可能会稍有延迟。该软件提供了强大的社会网络分析功能，包括中心性分析、子群分析和基于置换的统计分析。

微博用户之间错综复杂的关系构建了一个庞大的在线社会网络，映射了现实社会中人际交往的脉络。这种网络关系并非铁板一块，强关系与弱关系相互交织，并呈现出幂律等级分布的特性。

本存储库包含吕志恒等人使用的基础Matlab代码和函数，用于处理疫情数据并进行社交网络分析。用户需运行“MainCode.m”生成图3、8和扩展数据的基础数据，并运行“DataMaker.m”生成.csv文件。图7的基础数据可通过运行“figure7Code.m”生成。此外，还可使用R代码“plots.r”生成图1、3、6、8及扩展数据的详细图。对于图2、4、5和6，用户应使用从“MainCode.m”和“figure7Code.m”生成的.csv文件重新生成数据。

随着网络技术的进步，网络分析2.0已经成为用户中心科学与在线统计艺术的关键内容。