社交网络分析SNA——Pajek使用教程(网络描述统计+中心性及子群分析)

本文所有操作均基于Pajek5.11版本实现,也可官网下载最新版本,差别不大→Pajek下载地址 

目录

 

一、如何画一个现有网络?

二、如何交互式构建一个网络? 

三、Pajek中如何进行自动布局?

四、如何对节点形状进行分类?

五、抽取子网、移除边

六、寻找最短路径

七、计算距离

八、如何计算三种中心性指标?

九、如何计算并抽取一个网络的最高核?

写在最后


一、如何画一个现有网络?

首先,打开Pajek.exe程序运行该软件,基本界面如下图:

打开时界面如下:

社交网络分析SNA——Pajek使用教程(网络描述统计+中心性及子群分析)_第1张图片

第二步,打开并读取相应数据 (假设已经有了一个net文件flor.net) 

社交网络分析SNA——Pajek使用教程(网络描述统计+中心性及子群分析)_第2张图片

打开后如下图所示,点击绘图(在这里会显示默认路径)

打开数据文件图结构:

社交网络分析SNA——Pajek使用教程(网络描述统计+中心性及子群分析)_第3张图片

手动调整节点结构和设置边权值后,结果如下:

社交网络分析SNA——Pajek使用教程(网络描述统计+中心性及子群分析)_第4张图片

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点击“Layout”—“Circular”—“original”可使其构成环图 

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画出 IMPORT.net+CONT.clu(包含Partitions文件

在“Network”中导入IMPORT.net;Partitions中导入CONT.clu文件,点击draw中Network+First Partitions即可画出已有网络

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画出IMPORT.net + CONT.clu + GDP1995.vec

与上述步骤不同的是,这里需要导入project文件包,首先“File”中点击Pajek Projeck File中点击read,导入.paj为后缀的某文件包,点击draw中Network+First Partitions+First vectors即可。 

二、如何交互式构建一个网络? 

例:交互式建立下列网络,分别设置图的属性如颜色、节点大小等。

社交网络分析SNA——Pajek使用教程(网络描述统计+中心性及子群分析)_第10张图片

方法一:首先建立一个空网络(没有边),然后添加边

选择Network/create new network/empty network,然后输入节点数,即可建立一个空网;选择Draw/network画出该网络,右键点击节点可添加边。

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依次按照题目要求新建边并赋予权值即可,最终构建完成!

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方法二:首先新建文本文档,在记事本中编写如下代码并将其保存为net文件的格式 

社交网络分析SNA——Pajek使用教程(网络描述统计+中心性及子群分析)_第15张图片

按照要求对网络图进行一定的设置,按照第一模块读取该文件,点击“default”按钮使其显示顶点名称,再按照上述方法添加边的权值即可。

三、Pajek中如何进行自动布局?

在画图界面里(draw)的布局“layout”里的“energy”的“Kamada-Kawai”里进行自由布局,依次尝试四种自由布局效果。

四、如何对节点形状进行分类?

首先在Pajek中读入某一文件;

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以节点形状分类:Network/Create partition/ Vertex shapes

打开画图界面Draw点击Network+First Partition即可得到结果,最终效果图如下:

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分类后结果如下图所示:

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五、抽取子网、移除边

例:1994年80个国家的进出口情况

其中1-Africa 2-Asia 3-Eruope 4-N.America 5-Oceania 6-S.America。(Import.net 和cont.clu),要求:(1)抽取亚洲的进出口网络;(2)将各大洲收缩为一个节点;(3)移除该网络中贸易额交易低于340000的边,画出剩下的贸易网络

首先,在“Network”中导入IMPORT.net,Partitions中导入CONT.clu文件,点击Draw中Network+First Partitions,打开原始图

(1)抽取亚洲的进出口网络

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(2)将各大洲收缩为一个节点

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(3)移除该网络中贸易额交易低于340000的边

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经过上述操作后我们可以发现交易低于340000的边已经被自动移除;

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六、寻找最短路径

例:在FLOW2 .net找出v1,v10的最短路径

首先,还是在“Network”中导入FLOW2.net,点击Draw中Network,打开原始图

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点击后找出该网络中最短路径为: 

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那如果按照节点名称寻找呢?

直接输入节点名称即可,

七、计算距离

例:Dic28.net中,找到yellow出发到其他单词的距离,提取并画出从yellow出发距离不超过3的所有单词的一个子网(K-Neighbors

在“Network”中导入DIC28.net,点击Draw中Network,打开原始图

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最后得到结果(该界面为直接弹出)

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八、如何计算三种中心性指标?

点度中心性:使用Network/create partition/degree 或Network/create vector/centrality/degree..,得到一个向量,选Vector/info可得到有最高度的点。

中介中心性、接近中心性的指标都可以在Network/create vector/centrality得到计算。有向图时,需要选择input、output或all,无向图时,选择input 或output都可以,结果一样。可通过vector/info查看某些节点的中心性。

 点度中心性:Network--Create Vector--Centrality--Degree

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 中介中心性:Network--Create Vector--Centrality--Bewteenness

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接近中心性:Network--Create Vector--Centrality--Closeness

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社交网络分析SNA——Pajek使用教程(网络描述统计+中心性及子群分析)_第38张图片 

九、如何计算并抽取一个网络的最高核?

原网络:

社交网络分析SNA——Pajek使用教程(网络描述统计+中心性及子群分析)_第39张图片 

Network--Create Partition--K-Core

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社交网络分析SNA——Pajek使用教程(网络描述统计+中心性及子群分析)_第41张图片

Operations--Network+Partition--Extract--subnetwork

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结果如下:

社交网络分析SNA——Pajek使用教程(网络描述统计+中心性及子群分析)_第43张图片

写在最后

目前就整理了这么多,分区与成分、派系等等还没有进行整理,后续有时间会更~

虽然不大全,但也算是保姆级操作指南,望对您有帮助!

社交网络分析SNA——Pajek使用教程(网络描述统计+中心性及子群分析)_第44张图片

 

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