整体网分析讲义 pdf epub mobi txt 电子书下载在线阅读 2026

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出版者:格致出版社作者:刘军出品人: 页数:306 译者: 出版时间:2009-7 价格:30.00元装帧: isbn号码:9787543214422 丛书系列:格致方法·社会科学研究方法译丛

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具体描述

《整体网分析讲义:UCINET软件实用指南》讲述了：社会网络分析被认为是与理性选择学派、新制度理论学派并举的重要学派，在管理学、社会学等领域有很大影响，而国内相关论著比较少。《整体网分析讲义:UCINET软件实用指南》梳理了大量国内、国外研究成果，全面介绍了社会网分析的重要内容——整体网分析，以及如何使用UCINET软件实施测量。《整体网分析讲义:UCINET软件实用指南》最大的特点是全面、详尽、实用，是读者使用UCINET软件进行整体网分析的得力助手。

《图解网络科学》简介在信息爆炸的时代，我们无时无刻不被各种“网络”包围：社交网络中的人际互动，互联网上的信息传递，生物体内的基因调控，城市中的交通系统，乃至宏观宇宙中的星系分布。这些看似差异巨大的现象，背后却有着深刻的共性——它们都可以被视为“网络”。《图解网络科学》旨在揭开这些复杂网络的神秘面纱，通过直观易懂的图示和深入浅出的讲解，带领读者进入网络科学的奇妙世界。本书并非一本枯燥的理论教科书，而是力求用最生动的方式阐释网络科学的核心概念与前沿进展。我们相信，理解一个复杂系统，首要的步骤是能够清晰地描绘出它的结构。本书将大量运用精心设计的图表，将抽象的网络概念具象化，让读者能够“看懂”网络，从而更好地理解其运行机制和潜在规律。核心内容概述第一部分：网络的基本构成与度量我们将从最基础的网络单元——节点（或称顶点）和边（或称连接）——开始。读者将学会如何将现实世界中的系统抽象为网络模型。例如，我们可以将一个社交平台看作由用户（节点）和好友关系（边）组成的网络；可以将互联网看作由服务器和路由器（节点）以及它们之间的连接（边）组成的网络。接着，我们将介绍网络分析中最基础的度量指标，例如：度（Degree）：一个节点连接了多少条边？在社交网络中，度代表了一个人的好友数量；在互联网中，度代表了一个服务器连接的设备数量。我们将探讨度的分布如何反映网络的结构特点，以及“度中心性”在识别关键节点中的作用。连接度（Connectivity）：网络是紧密相连还是松散分离？我们将介绍连接组件、桥接边（cut edges）和割点（cut vertices）等概念，帮助读者理解网络的鲁棒性（robustness）和易损性（vulnerability）。一个网络是否容易因为移除少数节点而分裂？路径（Path）和距离（Distance）：从一个节点到另一个节点有多“远”？我们将定义路径长度、最短路径，并引出“直径”（diameter）的概念，即网络中最长最短路径的长度。这对于理解信息传播速度、最短通勤路线等问题至关重要。平均路径长度（Average Path Length）：网络中任意两个节点之间的平均距离是多少？这个指标是衡量网络“紧凑度”的重要指标，例如，六度分隔理论就是基于平均路径长度的概念。第二部分：网络的拓扑结构与模型在掌握了基本度量后，我们将深入探讨不同类型的网络所呈现出的独特拓扑结构。随机网络（Random Networks）：我们将介绍Erdos-Renyi模型，这种模型假设边的连接是随机发生的。虽然简单，但它为理解一些基本网络现象（如“巨型连通组件”的出现）提供了基础。小世界网络（Small-World Networks）：现实世界中的许多网络，如社交网络、神经元网络，都展现出“高聚集系数”（high clustering coefficient）和“短平均路径长度”的特点。我们将详细介绍Watts-Strogatz模型，解释小世界现象如何产生，以及它对信息传播、疾病传播等方面的影响。无标度网络（Scale-Free Networks）：这是网络科学领域的一个重大发现。我们将介绍Barabasi-Albert模型，解释“优先连接”（preferential attachment）机制如何导致网络中出现少数“超级节点”（hubs），而大多数节点度数都很低。这将帮助我们理解互联网、科学合作网络等现象，以及这些超级节点在网络中的重要性和脆弱性。社群结构（Community Structure）：许多网络并非均匀混合，而是包含着内部联系紧密、外部联系稀疏的“社群”或“团簇”。我们将介绍检测社群结构的方法，并探讨社群在社会组织、功能模块划分等方面的重要性。第三部分：动态过程在网络上的演化网络不仅仅是静态的结构，更是承载各种动态过程的平台。我们将探讨信息、疾病、观点、创新等如何在网络中传播和演化。传播模型（Epidemic Models）：以SIR（易感-感染-康复）模型为例，我们将分析疾病如何在不同类型的网络中传播，以及网络结构（如超级节点的存在）如何影响传播的效率和范围。这将有助于理解公共卫生策略的制定。信息扩散（Information Diffusion）：互联网上的谣言传播、社交媒体上的热门话题形成，本质上也是信息在网络中的扩散过程。我们将探讨不同的传播模型，以及影响信息扩散速度和广度的因素。网络演化（Network Evolution）：网络并非一成不变，它们会随着时间而增长、重组。我们将讨论网络增长模型（如优先连接）以及网络重组机制（如边重连）如何塑造网络的长期结构。第四部分：网络分析的应用实例理论的价值最终体现在实践中。《图解网络科学》将通过大量生动的案例，展示网络科学在各个领域的强大应用。社交网络分析（Social Network Analysis, SNA）：如何识别社交网络中的意见领袖、关键影响者？如何理解群体动态和群体行为？我们将通过分析真实的社交媒体数据（匿名化处理后）来讲解。互联网分析：如何理解万维网的链接结构？如何识别搜索引擎的关键技术？如何分析网络流量和识别网络攻击？生物网络：蛋白质互作网络、基因调控网络、神经元网络——理解这些生物网络的结构和功能，对于揭示生命奥秘、攻克疾病具有重要意义。交通网络：城市交通拥堵的成因分析，优化交通流的策略，以及构建更高效的公共交通系统。金融网络：理解金融机构之间的风险传递，分析金融危机的爆发机制，构建更稳健的金融体系。其他领域：科学合作网络、论文引用网络、城市发展网络等。学习特色可视化优先：全书配有大量高质量、信息量丰富的图表，将抽象概念化为直观的图像，降低学习门槛。概念驱动：强调核心概念的理解，而非繁琐的数学推导。在必要时，我们会提供清晰的数学解释，但重点在于其背后的意义和应用。循序渐进：从基础概念到高级模型，再到实际应用，内容组织逻辑清晰，确保读者能够逐步掌握网络科学的精髓。跨学科视角：融合了数学、物理学、计算机科学、社会学、生物学等多个学科的知识，展现网络科学的普适性和跨领域价值。启发思考：鼓励读者将书中的知识应用于分析自己身边的各种网络，培养用网络思维解决问题的能力。本书适合读者对复杂系统、结构分析感兴趣的学生和研究者。希望理解社交媒体、互联网、生物系统等背后运作机制的普通读者。从事数据科学、人工智能、城市规划、公共卫生、金融风险管理等领域的专业人士。任何想要拓展思维边界，拥抱跨学科知识的学习者。《图解网络科学》不仅仅是一本书，更是一把钥匙，它将帮助你打开理解我们所处世界的新视角。在这个日益互联的时代，掌握网络科学，就是掌握理解世界运行规律的关键能力。让我们一起，用图解的方式，探索网络的无限奥秘。

作者简介

刘军，男，1970年生于黑龙江省桦南县，2003毕业于北京大学社会学系，获博士学位，曾于2002年赴英国Lancaster大学和Essex大学社会学系做访问学者。哈尔滨工程大学人文社会科学学院社会学系主任、教授、博士生导师，中国社会学会理事，中国社会学会社会网专业委员会（筹）副会长，研究专长为社会网络分析、社会学方法论。

目录信息

第一章　社会网络分析简介
第一节　研究社会关系的学问：社会网络分析
一、什么是社会网络？
二、模
第二节　社会网络研究的内容和方法
一、研究内容和方法
二、社会网络分析的理论贡献
第二章　整体网研究概要
第一节　“整体网”研究的内容
一、整体网的分类
二、整体网络的构成和规模
三、整体网的密度
四、整体网成员之间的距离
五、整体网的结构研究
第二节　“整体网”的研究方法及相关问题
一、资料收集方法
二、问卷设计应注意的问题
三、整体网资料的整理和分析
四、整体网资料的相关问题
第三节　“整体网”研究的优缺点和意义
一、整体网研究的优点
二、整体网研究的局限性
第三章　整体网研究工具——UCINET简介
第一节　UCINET的运行环境
一、UCINET的数据分析格式
二、UCINET的主菜单功能简介
第二节　UCINET数据的输入
一、初始数据文件
二、Excel文件数据
三、数据语言类型的文件
四、全矩阵格式
五、长方形矩阵
六、加入标签
七、多个矩阵的输入
八、对角线缺失的情况
九、左半矩阵或者右半矩阵
十、块矩阵格式
十一、关联列举格式
十二、UCINET数据表编辑器
第三节　UCINET数据的处理
一、抽取子图和子矩阵
二、数据的合并
三、置换与排序
四、转置和改型
五、重新编码
六、线性转换
七、对称化处理
八、捷径距离和可达性
九、矩阵的合并
十、标准化处理
十一、改变模态
第四章　图和矩阵：社会网络的形式化表达
第一节　关系网络的图形表达法
第二节　关系网络的矩阵表达法
一、什么是矩阵？
二、社会网络分析中涉及的几类矩阵
三、矩阵的基本运算
四、UCINET中矩阵运算的几类句法
五、矩阵算法示例
第五章　中心性——权力的量化研究
第一节　度数中心性
一、点的度数中心度
二、图的度数中心势
第二节　中间中心性
一、点的中间中心度
二、图的中间中心势
三、线的中间中心度
四、针对中间中心度的等级嵌套分析
第三节　接近中心性
一、点的接近中心度
二、图的接近中心势
三、多种中心度指数的同时计算
第六章　凝聚子群研究
第一节　凝聚子群概说
一、社会结构研究的两种视角：质的研究和量的研究
二、凝聚子群的类型
第二节　建立在互惠性基础上的凝聚子群
一、派系的定义
二、对派系概念的评价
第三节　建立在可达性和直径基础上的凝聚子群
一、n-派系
二、n-宗派
第四节　建立在点度数基础上的凝聚子群
一、k-丛
二、k-核
第五节　建立在“子群内外关系”基础上的凝聚子群
一、成分
二、块
三、LS集合
四、Lambda集合
五、社会圈
第六节　凝聚子群中的分派指数
一、单类网络中的分派指数
二、多类网络中的分派指数
第七节　凝聚子群分析的步骤示例
一、进行凝聚子群分析的几个指导性步骤
二、凝聚子群分析示例
第七章　社会网络的关联性
第一节　关联性的含义
第二节　关联性的测量
一、关联度
二、图的等级度
三、图的效率
四、最近上限
第三节　关联性与小世界
一、小世界的含义
二、小世界的测量指标
三、小世界的测量例示
第八章　块模型：构建及解释
第一节　块模型的含义
一、块模型
二、CONCOR方法
第二节　块模型的应用举例
第九章　结构洞与中间人
第一节　局部桥和结构洞
一、局部桥的含义及测量
二、结构洞
第二节　中间人分析
一、中间人的分类
二、中间人次数的计算
第三节　其他个体网指标的计算
一、个体网络的指标
二、个体网的同类性
三、个体网的构成
四、诚实中间人指数
第十章　一致性分析
第一节　一致性分析的含义
第二节　一致性分析举例
第十一章　2-模网研究
第一节　2-模数据的矩阵分析和图形分析
一、2-模网络向1-模矩阵的转化
二、二部“2-模图”分析
第二节　2-模数据的定量分析
一、2-模数据的中心性分析
二、2-模数据的奇异值分解
三、2-模数据的因子分析
四、2-模网络的对应分析
第三节　2-模数据的核心-边缘分析和分派分析
一、2-模数据的核心-边缘分析
二、2-模数据的分派分析
第十二章　关系数据的假设检验
第一节　点的属性层次的假设检验
一、回归分析
二、t检验
三、方差分析
第二节　点-关系混合层次的假设检验
一、类别变量与关系变量之间关系的检验
二、连续变量与关系变量之间关系的检验
第三节　关系-关系层次的假设检验
一、QAP的含义
二、OAP相关分析
三、QAP关系列联表分析
四、QAP回归分析
第四节　密度检验
一、一个网络的密度是否等于某个值
二、两个网络的密度是否相等？
参考文献
后记
· · · · · · (收起)

读后感

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我的毕业论文需要用到社会网络分析的方法，看了几本书，大概了解一点东西之后就开始找软件操作的资料。UCINET是一款比较方便快捷的软件，很多人都在用它，我也想学学，可是这方面资料太少了，自己琢磨好花时间啊。我几乎几个月论文一点进展也没有。这学期开学不久...

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用户评价

☆☆☆☆☆

坦白说，当我翻开这本书时，我原本以为会看到一本充斥着晦涩术语和高深莫测模型的“硬核”教材。然而，作者的叙事能力和对读者群体的体贴程度，彻底颠覆了我的初始判断。这本书的结构设计简直是教科书级别的典范，它似乎精准地洞察了初学者和进阶学习者在掌握“网络分析”这一技能时可能遇到的所有痛点。最让我印象深刻的是其对“社区划分”这一复杂主题的处理方式。很多书籍会直接跳到Louvain算法或谱聚类，留下一大堆读者在原地懵圈。但这本书却花了整整一个章节的时间，先从最基础的模块度（Modularity）概念讲起，用二维图谱清晰展示了什么是好的划分，什么是差的划分，然后才逐步引入高级算法。这种“先知其然，再知其所以然”的教学路径，极大地降低了学习的认知负荷。而且，作者在案例选择上非常独到，它不局限于经典的引文网络或蛋白质相互作用网络，还涉及了对城市交通网络和金融交易网络的分析框架，拓宽了我们对“网络”定义的想象空间。这种注重理论基础构建与实际应用场景结合的平衡感，使得这本书不仅仅是一本工具手册，更像是一份系统化的思维训练指南。

☆☆☆☆☆

这本书的排版和视觉呈现，也体现出对读者的尊重。在信息爆炸的时代，一本优秀的专业书籍，其易读性往往与内容本身同等重要。我发现《整体网分析讲义》在这一点上做得非常到位。图表的使用不是随意的插图，而是精心设计过的可视化工具。例如，当作者介绍不同类型的网络拓扑结构时，那些结构图的清晰度和对比度都极高，色彩搭配既专业又不失活力，很容易让人一眼就能分辨出随机网络与无标度网络的本质区别。更细微之处在于，作者对关键术语的强调处理——不是简单地加粗，而是使用了不同字重和背景色的巧妙结合，确保读者在快速浏览时也不会错过核心概念。此外，书中的公式推导部分，步骤详尽，每一步的逻辑跳跃都被清晰地标注出来，这对于那些依赖逐步理解来掌握知识的读者来说，是至关重要的“救命稻草”。我很少在技术书籍中看到如此细致入微的排版处理，它让原本可能变得枯燥的数学推导过程，变成了一场结构清晰、赏心悦目的智力漫步。

☆☆☆☆☆

令人惊喜的是，这本书在探讨网络分析的**前沿和哲学思辨**部分，展现出了远超一般教科书的深度。许多网络分析的书籍往往止步于描述现有方法和模型，但《整体网分析讲义》却勇于探讨“我们为什么要这样分析网络？”以及“不同分析视角下的局限性在哪里？”。特别是关于时间序列网络分析和动态网络演化的讨论，作者不仅仅罗列了现有的模型，还深入剖析了这些模型在模拟真实世界复杂系统时的内在张力和潜在的偏差。这种批判性的视角，引导读者从一个被动的“应用者”转变为一个主动的“设计者”和“批判者”。读到关于信息熵在网络结构中体现的部分时，我深感震撼，它提供了一种全新的框架来审视信息在复杂系统中的流动效率和鲁棒性。这本书没有给出现成的答案，而是提供了一套成熟的提问工具箱，激励读者去思考如何为特定的研究问题量身定制分析策略。这种对高阶思维的培养，才是它真正有价值的所在，它让读者不仅学会了“如何做”，更学会了“该不该做”以及“怎样做得更好”。

☆☆☆☆☆

从一个长期关注应用数学和计算社会科学交叉领域的学习者角度来看，《整体网分析讲义》的价值在于它成功架设了一条从纯理论到跨学科应用的坚固桥梁。作者在讲解每一个核心算法时，都会非常自然地引申到其在不同学科领域的实际应用案例，而且这些案例的广度和新颖性令人称道。例如，书中不仅有生物学和计算机科学的经典应用，还涉及了对历史文献中概念关联演变的分析，甚至对气候变化数据中的耦合关系进行了网络化建模。这种跨学科的视野，极大地丰富了读者的工具箱，让我们认识到网络分析的普适性。更为难能可贵的是，作者在讨论软件实现时，并不偏袒任何单一的工具栈，而是客观地对比了不同工具库的优劣势，这体现了一种开放和包容的学术态度。它鼓励读者根据具体需求选择最合适的工具，而不是盲目追随潮流。总而言之，这本书的阅读体验是全方位的提升，它在提供扎实技术支撑的同时，不断激发读者的好奇心和跨界联想能力，是一部真正意义上的里程碑式作品。

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这本《整体网分析讲义》真是让人耳目一新，它的深度和广度都超出了我对一般技术书籍的预期。从章节的编排来看，作者显然是花费了大量心血来构建一个逻辑严密、层层递进的知识体系。尤其是在开篇介绍复杂网络理论的那些章节，作者并没有直接堆砌枯燥的数学公式，而是通过非常生动和贴近现实的案例，将“节点”、“边”、“连接密度”这些抽象概念描绘得栩栩如生。我记得其中关于“小世界效应”的讲解，作者引用了一个关于社交网络传播的案例，让我立刻明白了理论与实践之间的桥梁在哪里。更值得称赞的是，它并没有停留在理论的表层，而是深入到了算法的实现细节。例如，在讨论中心性度量时，不仅解释了特征向量中心性和介数中心性的区别，还附带了用Python或R语言实现的伪代码，这对于动手能力强的读者来说简直是福音。整本书的行文风格流畅自然，即便是涉及到图论中较为晦涩的部分，作者也能用一种类似经验丰富的导师在与学生一对一交流的语气来引导，使得阅读过程充满了探索的乐趣，而不是枯燥的啃书。这种细腻的处理方式，让读者能够真正沉浸其中，而不是被密集的符号和公式劝退。

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新手友好，还在看

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一般般，不推荐。一面摊开，看不到重点。而且顺序很乱，内容分散

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好烂的入门书

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ucinet学习手册。

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ucinet学习手册。