ucinet三天写论文！ 小世界分析实战

我们都知道，社会网络分析的任务之一是分析社会群体，而社会群体往往又通过凝聚子群进行分析，凝聚子群按照互惠性！可达性！度数（关系频次）和密度又分为很多分析类型，比如，派系，n-派系，n-宗派，k-从，k-核，成分和块等。但子群的凝聚到底通过什么来测量，如果通过关联性来测量，关联性又通过什么矩阵形式进行测量呢？小世界是什么意思？满足何种测量指标才能称为小世界呢？

本次推文推出《Ucinet三天写论文，小世界分析实战》，通过本次课程，你将学会关联度是什么？如何测量?小世界是什么？如何测量？小世界案例实战。其具体细节包括关联度的四项测度指标，即关联度，等级度，图的效率和最小上限。还包括小世界测量指标，特征途径测量和聚类系数测量。最后我们将结合洞穴人图数据进行可视化实战，具体判别网络是否满足小世界特征。相信通过系统性的学习，将为我们后期推出的社会位置分析，核心-边缘分析，凝聚子群分析，假设检验，回归分析，QAP等高级操作打下坚实基础。

以下为本次课程操作截图

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