UCINET。网络中心度用的软件是UCINET，利用UCINET软件可以读取文本文件、KrackPlot、pajek、Negopy、VNA等格式的文件，能处理32767个网络节点。

网络度量，如节点度、聚类系数和中心性等，让深入分析变得触手可及。社区检测算法更是揭示了网络中的结构，对于理解群体关系至关重要。此外，UCINet还支持构建、分析网络模型，探索动态变化中的网络规律。广泛应用 UCINet的应用范围广泛，不仅在社会学中揭示人际关系的复杂网络，管理学中优化组织结构，信息...

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ucinet-- network-- centrality and power--选择你要算的东东

pajek则专注于大型网络的分析，尽管上手难度较大，但它提供的功能极其强大，适合处理复杂庞大的数据集。综上所述，选择社会网络分析工具时需考虑特定需求。ucinet适用于日常分析，Gephi则注重可视化效果，而pajek则更适合处理大规模网络数据。根据具体项目需求和熟练度，合理选择工具将极大提升分析效率与效果。

这并不是意味着ucinet不能读取不是矩阵格式的数据，而是说在程序系统中，他们都是被看作为矩阵的。网络分析人员一般把他们的数据理解为图，图就是一系列的节点和一系列连接这些点的线。图的信息可以用邻接矩阵表示，在邻接矩阵中给定元素X（i,j）的值为1代表节点i和j是连接着的，0代表这两者不是连接...

节点介数测度网络中通过这个节点的最短路径的多少。这个值应该是小于1的。实际上的中间中心度是把许多小于1的数加起来。我觉得是这样 一般论文里关于中间中心度的公式是这样的：看起来很像是小于1的。另外ucinet中的绝对中间度计算方法为：之前我也有这个问题，上面是参考了《整体网分析讲义——ucinet软件...

关联缺失模型尤其适用于多值和非对称矩阵，而连续性核心-边缘模型虽也可处理多值矩阵，但对称矩阵的处理能力有限。这两类分析工具为理解复杂社会网络提供了不同的视角，实际应用中需要根据具体数据和研究目标选择合适的分析方法。刘军的《社会网络分析导论》是理解这些概念的重要参考来源。

它提倡的是从“关系”而非“个体”出发，避免了随机抽样可能带来的社会情境剥离问题。UCINET集成了多款先进的工具，如NetDraw、Mage和Pajek等，提供了全面的数据分析功能。它擅长处理以矩阵形式的原始数据，具备强大的数据管理和转化能力。尽管UCINET本身不包含直接的网络可视化功能，但可以无缝连接到其他软件，...

导入数据：通过Excel文件或UCINET矩阵数据表，将筛选出的文献信息输入到软件中并命名。转换为1-mode网络：将2-mode数据转换为只包含关键词的1-mode网络，便于后续分析。生成数值中心度：通过计算每个关键词的度（文献引用次数），识别研究热点。绘制中心度图形：通过NetDraw功能展示关键词中心度分布。调整图形...