在线社会网络拓扑特性分析及社区发现技术研究与应用

六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介

六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介 UCINET为菜单驱动的Windows程序，可能是最知名和最经常被使用的处理社会网络数据和其他相似性数据的综合性分析程序。与UCINET捆绑在一起的还有Pajek、Mage和NetDraw 等三个软件。UCINET能够处理的原始数据为矩阵格式，提供了大量数据管理和转化工具。该程序本身不包含网络可视化的图形程序，但可将数据和处理结果输出至NetDraw、Pajek、Mage 和KrackPlot等软件作图。UCINET包含大量包括探测凝聚子群（cliques, clans, plexes）和区域（components, cores）、中心性分析（centrality）、个人网络分析和结构洞分析在内的网络分析程序。UCINET还包含为数众多的基于过程的分析程序，如聚类分析、多维标度、二模标度（奇异值分解、因子分析和对应分析）、角色和地位分析（结构、角色和正则对等性）和拟合中心-边缘模型。此外，UCINET 提供了从简单统计到拟合p1模型在内的多种统计程序。 Pajek简介 Pajek 是一个特别为处理大数据集而设计的网络分析和可视化程序。Pajek可以同时处理多个网络，也可以处理二模网络和时间事件网络（时间事件网络包括了某一网络随时间的流逝而发生的网络的发展或进化）。Pajek提供了纵向网络分析的工具。数据文件中可以包含指示行动者在某一观察时刻的网络位置的时间标志，因而可以生成一系列交叉网络，可以对这些网络进行分析并考察网络的演化。不过这些分析是非统计性的；如果要对网络演化进行统计分析，需要使用StOCNET 软件的SIENA模块。Pajek可以分析多于一百万个节点的超大型网络。Pajek提供了多种数据输入方式，例如，可以从网络文件（扩展名NET）中引入ASCII格式的网络数据。网络文件中包含节点列表和弧/边（arcs/edges）列表，只需指定存在的联系即可，从而高效率地输入大型网络数据。图形功能是Pajek的强项，可以方便地调整图形以及指定图形所代表的含义。由于大型网络难于在一个视图中显示，因此Pajek会区分不同的网络亚结构分别予以可视化。每种数据类型在Pajek中都有自己的描述方法。Pajek提供的基于过程的分析方法包括探测结构平衡和聚集性（clusterability），分层分解和团块模型（结构、正则对等性）等。Pajek只包含少数基本的统计程序。 NetMiner 简介 NetMiner 是一个把社会网络分析和可视化探索技术结合在一起的软件工具。它允许使用者以可视化和交互的方式探查网络数据，以找出网络潜在的模式和结构。NetMiner采用了一种为把分析和可视化结合在一起而优化了的网络数据类型，包括三种类型的变量：邻接矩阵（称作层）、联系变量和行动者属性数据。与Pajek和NetDraw相似，NetMiner也具有高级的图形特性，尤其是几乎所有的结果都是以文本和图形两种方式呈递的。NetMiner提供的网络描述方法和基于过程的分析方法也较为丰富，统计方面则支持一些标准的统计过程：描述性统计、ANOVA、相关和回归。 STRUCTURE 简介 STRUCTURE 是一个命令驱动的DOS程序，需要在输入文件中包含数据管理和网络分析的命令。STRUCTURE支持五种网络分析类型中的网络模型：自主性（结构洞分析）、凝聚性（识别派系）、扩散性、对等性（结构或角色对等性分析和团块模型分析）和权力（网络中心与均质分析）。STRUCTURE提供的大多数分析功能是独具的，在其他分析软件中找不到。MultiNet简介 MultiNet 是一个适于分析大型和稀疏网络数据的程序。由于MultiNet是为大型网络的分析而专门设计的，因而像Pajek那样，数据输入也使用节点和联系列表，而非邻接矩阵。对于分析程序产生的几乎所有输出结果都可以以图形化方式展现。MultiNet可以计算degree, betweenness, closeness and components statistic，以及这些统计量的频数分布。通过MultiNet，可以使用几种本征空间（eigenspace）的方法来分析网络的结构。MultiNet包含四种统计技术：交叉表和卡方检验，ANOVA，相关和p*指数随机图模型。

基于R语言的社会网络分析

基于R语言的社交网络分析胡志健 ( 东华大学信息科学与技术学院, 上海201620）摘要：随着互联网技术的快速发展，以及智能移动设备的普及，我们生活在了一个数据快速增长的年代。每天都有来自商业、科学、社交、工业生产等各个不同领域数据存储于计算机网络中。存储技术的不断改进，加上批量化设备生产，使得数据的存储成本大大降低，海量数据的挖掘与应用的大数据时代正逐步向我们走来。在互联网上，用户量最大的无疑是社交网络。网民可以在如新浪、腾讯、人人网等国内社交网络上快速发布、分享、评论信息。海量的信息存在于网络中，为数据挖掘提供了前提条件。本文借助R语言与Python脚本从人人网获取好友列表，借助igraph工具包对作者的好友分布做可视化分析，绘制了好友关系拓扑图，找到了中介度最高人。关键字：数据挖掘，社交网络，R，Python，可视化分析 A social network’s analysis based on R language Abstract：With the rapid development of Internet technology, and the wide spread of smart mobile devices, we are living in an era of large amounts of data increases rapidly. Every day, from business, science, social, industrial production and other data of various fields stored in computer network. With the continuous improvement of storage technology, and the production of batch equipment, the storage cost of data is greatly reduced, and the data mining and application of large data era is gradually coming to us.On the Internet, the biggest user is undoubtedly social networks. Internet users can quickly publish, share and comment on social networks such as Sina, Tencent, and Renren. The vast amount of information exists in the network, which provides the premise for data mining. With the help of R language and python scripts, I get buddy list from Renren. Using igraph kit to do the visual analysis of author's friends distribution, render the friend relationship with topological graph, and find the intermediary of the supreme. Keywords: data mining，social network，R，Python，visual analysis 近年来，随着网络的普及，我国互联网行业有了很大的发展，尤其是移动互联网，出现了爆发式的发展。网络世界里发生着巨大的变化，不管是网民的规模、上网的方式，还是上网目的等方面。尤其是最近四五年，互联网行业似乎总是绕不开社交网络这个概念。无论是国外或是国内，Facebook、Twitter、微博、QQ、人人网等，还是如雨后春笋般冒出来的各大在线购物网站，或多或少地体现着SNS（社交网络服务）的特色。在丰富人们日常生活的同时，也为广大的科研人员提供了海量的数据。以往只能通过有限的调研如问卷或模拟才能进行的社会网络分析（SNA）,现在却具备了大规模开展和实施的条件。本文基于国内典型SNS网站“人人网”的好友数据，借助统计分析语言R语言做了社交网络分析的一些尝试。一、获取数据 1.Python脚本数据分析与挖掘的第一步，便是获取数据。得益于人人网的开放平台，借助Python脚本实现自动读取人人网好友信息（ID、姓名）并保存。人人开放平台使用OAuth 2.0作为验证与授权协议。OAuth是一个开放标准，允许第三方应用在用户授权的情况下访问其在网站上存储的信息资源（如照片、视频、好友列表），而这一过程中网站无需将用户的账号密码告诉给第三方应用。为了获取人人好友列表，需要借助脚本模拟登陆读取网页数据。# Python 读取好友列表代码： def get_list(uid): pagenum = 0 print u"开始解析好友列表" os.remove(str(uid)+".txt") ffi = open(str(uid)+".txt",'a') s = str("id"+""+"name"+'\n')

网络拓扑结构

模块一网络基础任务五网络拓扑结构教学目的与要求： ?了解网络拓扑结构的概念； ?了解计算机网络中的各种拓扑结构； ?掌握总线网络拓扑结构的基本组成； ?掌握星型网络拓扑结构的基本组成； ?了解各种拓扑结构的使用范围； ?了解各种拓扑结构的优缺点；教材重点和难点： ?掌握总线网络拓扑结构的基本组成； ?掌握星型网络结构的基本组成； ?了解各种拓扑结构的优缺点；课时:2 教学过程：一、复习：网络设备及连接提问：在网络中，你所了解的网络设备有哪些？二、了解网络拓扑结构的概念网络拓扑结构分为：物理结构和逻辑结构物理结构描述网络各节点的物理位置；逻辑结构描述网络的数据流向；三、介绍网络拓扑结构的不同类型（总体介绍一共有四种常见的有线网络拓扑结构，和一种无线网络拓扑结构，本课时主要讲述总线形结构和星型结构。）主要内容：目前大多数LAN使用的拓扑结构主要有：总线形、星形、环形和混合网状拓扑，除此之外，还有专门用于无线网络的蜂窝状物理拓扑。 1、总线结构定义：总线形结构是使用同一媒体或电缆连接所有端用户的一种方式，也就是说，连接端用户的物理媒体由所有设备共享，（如图所示）总线形拓扑结构的特点包括：（结合图示分析各特点） 1.电缆上某一段的故障会导致所有节点无法完成数据的发送和接收。（这是因为断开后形成两个互不相连的网段，故无法通信；另外，匹配电阻脱落等产生的断接会产生

严重的信号回波，形成噪音。） 2.每个站点都同时收到广播。 3.故障定位困难。 4.价格低，针对小型办公环境。 5.任何时刻只能由一个站点发送数据。 6.信号衰弱问题使设备的最大数量受到限制。（例如，细缆以太网每个网段最多同时连接30台设备，主干电缆的最大连接数也有限制。）总之，总线形结构具有费用低，数据端用户入网灵活的优点。缺点是一次仅能一个端用户发送数据，其他用户必须等待到获得发送权；媒体访问获取机制较复杂。是LAN技术中使用最普遍的一种。 2、星型结构定义：星型结构是指各工作站以星形方式连接成网。星型网络的优点： ?配置方便 ?每个连接点只接一个设备 ?集中控制和故障诊断容易 ?简单的访问协议星型网络的缺点： ?电缆长度和安装 ?扩展困难 ?依赖于中央结点星型网络是目前最流行的网络结构；星型结构的中心设备主要是交换机（Switch）或集线器（HUB） 3、环型结构定义：环型结构由网络中若干节点通过点对点的链首尾相连成为一个闭合的环，各设备可直接接入，形成一个环。（如图：教材P29页）环型结构的优点结构简单，传输延时确定。这里的延时是计算机接收、判断并处理数据过程中所需要的时间。环型结构的缺点环型结构的网络当环上任何一个节点发生故障时，将造成整个网络瘫痪。 4、网状结构定义：网状结构在网间所有设备之间实现点对点的连接。如图：（教材P29页）

社会网络分析的应用

7、社会网络分析的应用一、国外的应用社会网络分析萌芽于20世纪30年代，形成于60年代，从1980年以后，关于社会网络分析的论文显著增长。国外的应用研究主要集中在社会科学、家庭关系、交通运输、健康和医疗以及传染病传播机制等方面。在情报学领域，国外的研究主要集中在两个方面:合著网络的研究和引文网络的研究。 (一)合著网络研究 1.Liuxiaoming，BollenJohan等人利用ACM和IEEE的数字图书馆会议文献建立了作者合著网络，利用中心性分指标析该合著网络，研究表明了PageRank和AuthorRank在合著网络研究中的重要性和优势。 2.M.E.J.Newman利用社会网络分析法对物理学、生物学和计算机科学三种学科的作者建立起了论文合著网络，分析了不同学科作者合著网络类型的区别和特点。 3.Logan和Pao则致力于研究如何使用社会网络分析法寻找出某一个领域的最核心作者。 (二)引文网络研究主要应用于信息资源研究中，对文献之间的引用、共引的研究。 1.HENRY KREUZMAN进行了哲学学科62位代表作者的引文网络研究，揭示了哲学科学和认知论之间的联系。 2.HowardD.white专门探讨了社会网络结构和引文网络之间的内在联

系。 3.学者们提出了二值矩阵和赋值矩阵，还构建同被引网络的研究方法，用来分析同被引情况。二、.国内的应用国内的社会网络分析己被运用到合著和引文网络研究、竞争情报、知识管理、网络信息资源评价以及图书馆资源配置等众多领域。（一）合著网络研究 1.李亮，朱庆华等选取《情报学报》1998一2005年之间的合著者为研究对象，对合著网络进行中心性分析、凝聚子群分析和核心--边缘分析的实证研究。 2.刘蓓，袁毅等选取中国期刊网里情报学、情报工作栏目下的所有作者为研究对象，进行社会网络分析，并做了团队合作的时序变化研究。 3.鲍杨，朱庆华等选取了CSSCI数据库里近十年以来的全部情报学领域的论文进行社会网络分析研究，在合著网络分析中，对“小团体”的形成机制进行了研究。 (二)引文网络研究社会网络引文分析方法与引文分析家所使用的方法是一致的并扩展了它的研究方法，主要分为作者引文研究和期刊引文研究。 1.徐媛媛，朱庆华以参考咨询领域内的32名高被引作者为研究对象，运用社会网络分析法从密度、中心度和凝聚子群方面进行研究。 2.邱均平教授对编辑出版类期刊进行引文网络分析，结果说明期刊同被引方法应用于确定核心期刊是有效的。他在后来对图书馆学情报学

社会网络分析法

第十三章社会网络分析法近几十年来社会网络分析法有了迅速的发展，它已被“泛应用到了社会学、政治学、人类学和社会政策研究等多个领域。本章我们将侧重介绍社会网络分析法的基本概念、历史、主要分析技术及其应用。第一节社会网络分析的概念一、什么是社会网络分析网络指的是各种关联，而社会网络(social network)即可简单地称为社会关系所构成的结构。故从这一方面来说，社会网络代表着一种结构关系，它可反映行动者之间的社会关系。构成社会网络的主要要素有：行动者(actor)：这里的行动者不但指具体的个人，还可指一个群体、公司或其他集体性的社会单位。每个行动者在网络中的位置被称为“结点(node)”。关系纽带(relational tie)：行动者之间相互的关联即称关系纽带。人们之间的关系形式是多种多样的，如亲属关系、合作关系、交换关系、对抗关系等，这些都构成了不同的关系纽带。二人组(dyad)：由两个行动者所构成的关系。这是社会网络的最简单或最基本的形式，是我们分析各种关系纽带的基础。二人组(triad)：由三个行动者所构成的关系。子群(subgroup)：指行动者之间的任何形式关系的子集。群体(group)：其关系得到测量的所有行动者的集合。社会网络分析是对社会网络的关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法。它又被称结构分析(structural analysis)，因为它主要分析的是不同社会单位(个体、群体或社会)所构成的社会关系的结构及其属性。从这个意义上说，社会网络分析不仅是对关系或结构加以分析的一套技术，还是一种理论方法——结构分析思想。因为在社会网络分析学者看来，社会学所研究的对象就是社会结构，而这种结构即表现为行动者之间的关系模式。社会网络分析家B·韦尔曼(Barry Wellman)指出：“网络分析探究的是深层结构——隐藏在复杂的社会系统表面之下的一定的网络模式。”例如，网络分析者特别关注特定网络中的关联模式如何通过提供不同的机会或限制，从而影响到人们的行动。韦尔曼指出，作为一种研究社会结构的基本方法，社会网络分析具有如下基本原理： 1．关系纽带经常是不对称地相互作用着的，在内容和强度上都有所不同。 2．关系纽带间接或直接地把网络成员连接在一起；故必须在更大的网络结构背景中对其加以分析。 3．社会纽带结构产生了非随机的网络，因而形成了网络群(network clusters)、网络界限和交叉关联。

使用VISIO绘制网络拓朴图

使用VISIO绘制网络拓朴图任务描述根据给定的草图使用VISIO绘制网络拓朴图能力目标掌握网络拓朴图绘制能力方法与步骤 1、启动Visio软件。 2、熟悉Visio软件界面操作。 3、用Visio软件绘制网络拓扑结构图步骤1．启动Visio，选择Network目录下的Basic Network（基本网络形状）样板，进入网络拓扑图样编辑状态，按图1-1绘制图。步骤2．在基本网络形状模板中选择服务器模块并拖放到绘图区域中创建它的图形实例。步骤3．加入防火墙模块。选择防火墙模块，拖放到绘图区域中，适当调整其大小，创建它的图形实例。步骤4．绘制线条。选择不同粗细的线条，在服务器模块和防火墙模块之间连线，并画出将与其余模块相连的线。步骤5．双击图形后，图形进入文本编辑状态，输入文字。按照同样的方法分别给各个图形添加文字。步骤6．使用TextTool工具划出文本框，为绘图页添加标题。步骤7．改变图样的背景色。设计完成，保存图样，文件名为Network1文件。步骤8．仿照步骤1-7，绘制图1-2的网络拓扑结构图，保存图样，文件名为Network2文件。提示绘制时可参考示例，尽可能规范、标准。相关知识与技能 1、网络拓朴图示例

2、 VISIO 软件操作对于小型、简单的网络拓扑结构可能比较好画，因为其中涉及到的网络设备可能不是很多，图元外观也不会要求完全符合相应产品型号，通过简单的画图软件（如Windows 系统中的“画图”软件、HyperSnap 等）即可轻松实现。而对于一些大型、复杂网络拓扑结构图的绘制则通常需要采用一些非常专业的绘图软件，如Visio 、LAN MapShot 等。在这些专业的绘图软件中，不仅会有许多外观漂亮、型号多样的产品外观图，而且还提供了圆滑的曲线、斜向文字标注，以及各种特殊的箭头和线条绘制工具。如图1-19所示是Visio 2003中的一个界面，在图的中央是笔者从左边图元面板中拉出的一些网络设备图元

几种网络拓扑结构及对比

局域网的实验一内容：几种网络拓扑结构及对比 1星型 2树型 3总线型 4环型计算机网络的最主要的拓扑结构有总线型拓扑、星型拓扑、环型拓扑以及它们的混合型。计算机网络的拓扑结构是把网络中的计算机和通信设备抽象为一个点，把传输介质抽象为一条线，由点和线组成的几何图形就是计算机网络的拓扑结构。网络的拓扑结构：分为逻辑拓扑和物理拓扑结构这里讲物理拓扑结构。总线型拓扑：是一种基于多点连接的拓扑结构，所有的设备连接在共同的传输介质上。总线拓扑结构使用一条所有PC都可访问的公共通道，每台PC只要连一条线缆即可但是它的缺点是所有的PC不得不共享线缆，优点是不会因为一条线路发生故障而使整个网络瘫痪。环行拓扑：把每台PC连接起来，数据沿着环依次通过每台PC直接到达目的地，在环行结构中每台PC都与另两台PC相连每台PC的接口适配器必须接收数据再传往另一台一台出错，整个网络会崩溃因为两台PC之间都有电缆，所以能获得好的性能。树型拓扑结构：把整个电缆连接成树型，树枝分层每个分至点都有一台计算机，数据依次往下传优点是布局灵活但是故障检测较为复杂，PC环不会影响全局。星型拓扑结构：在中心放一台中心计算机，每个臂的端点放置一台PC，所有的数据包及报文通过中心计算机来通讯，除了中心机外每台PC仅有一条连接，这种结构需要大量的电缆，星型拓扑可以看成一层的树型结构不需要多层PC的访问权争用。星型拓扑结构在网络布线中较为常见。编辑本段计算机网络拓扑计算机网络的拓扑结构是引用拓扑学中研究与大小，形状无关的点，线关系的方法。把网络中的计算机和通信设备抽象为一个点，把传输介质抽象为一条线，由点和线组成的几何图形就是计算机网络的拓扑结构。网络的拓扑结构反映出网中个实体的结构关系，是建设计算机网络的第一步，是实现各种网络协议的基础，它对网络的性能，系统的可靠性与通信费用都有重大影响。最基本的网络拓扑结构有：环形拓扑、星形拓扑、总线拓扑三个。 1. 总线拓扑结构是将网络中的所有设备通过相应的硬件接口直接连接到公共总线上，结点之间按广播方式通信，一个结点发出的信息，总线上的其它结点均可“收听”到。拓扑结构优点：结构简单、布线容易、可靠性较高，易于扩充，节点的故障不会殃及系统，是局域网常采用的拓扑结构。缺点：所有的数据都需经过总线传送，总线成为整个网络的瓶颈；出现故障诊断较为困难。另外，由于信道共享，连接的节点

社会网络分析方法(总结)

社会网络分析方法 SNA分析软件 ●第一类为自由可视化SNA 软件，共有Agna 等9 种软件，位于图1 的右上角，这类软件可以自由下载使用，成本低，但一般这类软件的一个共同缺点是缺乏相应的如在线帮助等技术支持； ●第二类为商业可视化SNA 软件，如InFlow 等3种，这类软件大都有良好的技术支持；（3）第三类为可视化SNA 软件，如KliqFinder 等4 种，这类软件一般都是商业软件，但他们都有可以通过下载试用版的软件，来使用其中的绝大部分功能 ●第四类为自由非可视化SNA 软件，如FATCAT 等7 种，这类软件的特点是免费使用，但对SNA 的分析结果以数据表等形式输出，不具有可视化分析结果的功能； ●第五类为商业非可视化SNA 软件，只有GRADAP 一种，该软件以图表分析为主，不具有可视化的功能。在23 种SNA 软件中，有16 种SNA 软件，即近70%的SNA 软件，具有可视化功能。 SNA分析方法使用SNA 软件进行社会网络分析时，一般需要按准备数据、数据处理和数据分析三个步骤进行。尽管因不同的SNA 软件的具体操作不同，但这三个步骤基本是一致的。 1.准备数据，建立关系矩阵准备数据是指将使用问卷或其他调查方法，或直接从网络教学支撑平台自带的后台数据库中所获得的用于研究的关系数据，经过整理后按照规定格式形成关系矩阵，以备数据处理时使用。这个步骤也是SNA 分析的重要的基础性工作。SNA 中共有三种关系矩阵：邻接矩（AdjacencyMatrix）、发生阵（Incidence Matrix）和隶属关系矩阵（Affiliation Matrix）。邻接矩阵为正方阵，其行和列都代表完全相同的行动者，如果邻接矩阵的值为二值矩阵，则其中的“0”表示两个行动者之间没有关系，而“1”则表示两个行动者之间存在关系。然而我们

网络拓扑结构图怎么画

网络拓扑结构图怎么画导语：网络拓扑图是指用传输媒体互连各种设备的物理布局，就是用什么方式把网络中的计算机等设备连接起来。根据结构，可以分为分布式结构、树型结构、网状结构等。本文将为你介绍讲解具体的绘制方法。免费获取网络拓扑图软件：https://www.360docs.net/doc/ba18949679.html,/network/ 网络拓扑图绘制软件有哪些？亿图图示是一款适合新手的入门级拓扑图绘制软件，软件界面简单，包含丰富的图表符号，中文界面，以及各类图表模板。软件智能排版布局，拖曳式操作，极易上手。与MS Visio等兼容，方便绘制各种网络拓扑图、电子电路图，系统图，工业控制图，布线图等，并且与他人分享您的文件。软件支持图文混排和所见即所得的图形打印，并且能一键导出PDF, Word, Visio, PNG, SVG 等17种格式。目前软件有Mac, Windows和Linux三个版本，满足各种系统需要。

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网络拓扑图怎么画？步骤一：打开绘制网络拓扑图的新页面双击打开网络拓扑图制作软件点击‘可用模板’下标题类别里的‘网络图’。双击打开一个绘制网络拓扑图的新页面，进入编辑状态。步骤二：从库里拖放添加从界面左边的符号库里拖动网络符号到画布。

互联网拓扑结构及其绘制

网络拓扑结构及其绘制教学内容：网络拓扑结构及其绘制一、教学目标 1. 能使用VISIO软件进行网络拓扑结构的绘制 2. 能判断小型局域网的网络拓扑结构 3. 能根据网络拓扑结构特点和组网条件进行网络结构的选型二、学习内容分析 1.本节的作用和地位计算机网络拓扑结构是计算机网络学习的基础，也是学习的重点和难点内容之一。 2．本节主要内容网络拓扑是指网络中各个端点相互连接的方法和形式。网络拓扑结构反映了组网的一种几何形式。局域网的拓扑结构主要有总线型、星型、环型以及混合型拓扑结构。本课首先通过设定特殊的任务情境引发学生的学习兴趣和对于任务的思考。通过设计实际的拓扑结构图，促使学生应用知识。通过“实地考察”进一步激发其感知，加深对计算机网络拓扑结构的感性认知。 3.重点难点分析教学重点：计算机网络几种拓扑结构概念及其各自优缺点、应用比较。教学难点：根据实际情况选择计算机网络拓扑结构。三、学情分析在开始本门课程学习之前，学生已经对网络技术有所应用，并初步了解关于计算机网络的基本知识，但是缺乏系统的学习过程，对于应用中碰到的很多问题存在疑惑。同时在整个社会大环境下，网络应用带来的方便性以及网络技术的神秘性对学生有着非常大的吸引力，学生对网络技术具有天生的兴趣，充分培育和利用好学生的这些兴趣，将使教学更轻松。学生初次接触拓扑概念，并且这一概念本身比较抽象，不容易理解，因此拓扑结构这一内容的学习对于学生来说存在一定的难度。因此，首先要解决的问题是如何使学生更好理解这一概念。针对这一问题，可以采用日常生活中最常见的

交通地图进行类比教学。拓扑概念建立起来之后，网络的拓扑结构就比较好理解。本课设计了一个课堂任务，要求学生画出一个校园网络拓扑结构图，对于怎样去表达网络的拓扑结构，要给学生以适当的引导，这里可以适当的演示一些简单的网络拓扑效果图，以便学生轻松上手。四、教学方法本节课通过校园网络的实地考察和任务驱动（网络拓扑图的制作）教学方式，促进实践与理论的整合，培养学生探究、解决问题的兴趣和能力。通过小分组的教学组织，降低个体学习的难度，对于技术水平较高的同学，教师要鼓励其在分组内或分组之间充分发挥起技术应用特长，带动技术水平相对较低的同学，将学生的个体差异转变为教学资源，让学生在参与合作中互相学习并发挥自己的优势和特长，各有所得。五、教学过程

网络系统拓扑结构图

网络拓扑结构网络拓扑结构是指用传输媒体互联各种设备的物理布局。将参与LAN工作的各种设备用媒体互联在一起有多种方法,实际上只有几种方式能适合LAN的工作。如果一个网络只连接几台设备,最简单的方法是将它们都直接相连在一起，这种连接称为点对点连接。用这种方式形成的网络称为全互联网络,如下图所示。图中有6个设备，在全互联情况下,需要15条传输线路。如果要连的设备有n个,所需线路将达到n(n-1)/2条!显而易见,这种方式只有在涉及地理范围不大，设备数很少的条件下才有使用的可能。即使属于这种环境,在LAN技术中也不使用。我们所说的拓扑结构，是因为当需要通过互联设备(如路由器)互联多个LAN时,将有可能遇到这种广域网(WAN)的互联技术。目前大多数网络使用的拓扑结构有3种: ①星行拓扑结构; ②环行拓扑结构; ③总线型拓扑结; 1.星型拓扑结构星型结构是最古老的一种连接方式，大家每天都使用的电话都属于这种结构，如下图所示。其中,图(a)为电话网的星型结构,图(b)为目前使用最普遍的以太网(Ethernet)星型结构,处于中心位置的网络设备称为集线器,英文名为Hub。

(a)电话网的星行结构(b)以Hub为中心的结构这种结构便于集中控制,因为端用户之间的通信必须经过中心站。由于这一特点,也带来了易于维护和安全等优点。端用户设备因为故障而停机时也不会影响其它端用户间的通信但这种结构非常不利的一点是,中心系统必须具有极高的可靠性,因为中心系统一旦损坏，整个系统便趋于瘫痪。对此中心系统通常采用双机热备份,以提高系统的可靠性。这种网络拓扑结构的一种扩充便是星行树,如下图所示。每个Hub与端用户的连接仍为星型,Hub的级连而形成树。然而,应当指出,Hub级连的个数是有限制的,并随厂商的不同而有变化。还应指出,以Hub构成的网络结构,虽然呈星型布局,但它使用的访问媒体的机制却仍是共享媒体的总线方式。 2.环型网络拓扑结构环型结构在LAN中使用较多。这种结构中的传输媒体从一个端用户到另一个端用户,直到将所有端用户连成环型,如图5所示。这种结构显而易见消除了端用户通信时对中心系统的依赖性。环行结构的特点是,每个端用户都与两个相临的端用户相连,因而存在着点到点链路,但总是以单向方式操作。于是,便有上游端用户和下游端用户之称。例如图5中,用户N是用户N+1的上游端用户,N+1是N的下游端用户。如果N+1端需将数据发送到N端，则几乎要绕环一周才能到达N端。环上传输的任何报文都必须穿过所有端点,因此,如果环的某一点断开,环上所有端间的通信便会终止。

网络的拓扑结构分类

网络的拓扑结构分类网络的拓扑结构是指网络中通信线路和站点（计算机或设备）的几何排列形式。 1.星型网络：各站点通过点到点的链路与中心站相连。特点是很容易在网络中增加新的站点，数据的安全性和优先级容易控制，易实现网络监控，但中心节点的故障会引起整个网络瘫痪。每个结点都由一条单独的通信线路与中心结点连结。优点：结构简单、容易实现、便于管理，连接点的故障容易监测和排除。缺点：中心结点是全网络的可靠瓶颈，中心结点出现故障会导致网络的瘫痪。 2.环形网络：各站点通过通信介质连成一个封闭

的环形。环形网容易安装和监控，但容量有限，网络建成后，难以增加新的站点。各结点通过通信线路组成闭合回路，环中数据只能单向传输。优点：结构简单、容易实现，适合使用光纤，传输距离远，传输延迟确定。缺点: 环网中的每个结点均成为网络可靠性的瓶颈，任意结点出现故障都会造成网络瘫痪，另外故障诊断也较困难。最著名的环形拓扑结构网络是令牌环网（Token Ring） 3.总线型网络：网络中所有的站点共享一条数据通道。总线型网络安装简单方便，需要铺设的电缆最短，成本低，某个站点的故障一般不会影响整个网络。但介质的故障会导致网络瘫痪，总线网安全性低，监控比较困难，增加新站点也不如星型网容易。

是将网络中的所有设备通过相应的硬件接口直接连接到公共总线上，结点之间按广播方式通信，一个结点发出的信息，总线上的其它结点均可“收听”到。优点：结构简单、布线容易、可靠性较高，易于扩充，是局域网常采用的拓扑结构。缺点：所有的数据都需经过总线传送，总线成为整个网络的瓶颈；出现故障诊断较为困难。最著名的总线拓扑结构是以太网（Ethernet）。树型网、簇星型网、网状网等其他类型拓扑结构的网络都是以上述三种拓扑结构为基础的。 ④树型拓扑结构是一种层次结构，结点按层次连结，信息交换主要在上下结点之间进行，相邻结点或同层结点之间一般不进行数据交换。优点：连结简单，维护方便，适用于汇集信息的应用要

网络拓扑结构大全和图片

网络拓扑结构总汇网络拓扑结构总汇网络拓扑结构总汇网络拓扑结构总汇网络拓扑结构总汇星型结构星型拓扑结构是用一个节点作为中心节点，其他节点直接与中心节点相连构成的网络。中心节点可以是文件服务器，也可以是连接设备。常见的中心节点为集线器。星型拓扑结构的网络属于集中控制型网络，整个网络由中心节点执行集中式通行控制管理，各节点间的通信都要通过中心节点。每一个要发送数据的节点都将要发送的数据发送中心节点，再由中心节点负责将数据送到目地节点。因此，中心节点相当复杂，而各个节点的通信处理负担都很小，只需要满足链路的简单通信要求。优点：（1）控制简单。任何一站点只和中央节点相连接，因而介质访问控制方法简单，致使访问协议也十分简单。易于网络监控和管理。（2）故障诊断和隔离容易。中央节点对连接线路可以逐一隔离进行故障检测和定位，单个连接点的故障只影响一个设备，不会影响全网。（3）方便服务。中央节点可以方便地对各个站点提供服务和网络重新配置。缺点：（1）需要耗费大量的电缆，安装、维护的工作量也骤增。（2）中央节点负担重，形成“瓶颈”，一旦发生故障，则全网受影响。（3）各站点的分布处理能力较低。总的来说星型拓扑结构相对简单，便于管理，建网容易，是目前局域网普采用的一种拓扑结构。采用星型拓扑结构的局域网，一般使用双绞线或光纤作为传输介质，符合综合布线标准，能够满足多种宽带需求。尽管物理星型拓扑的实施费用高于物理总线拓扑，然而星型拓扑的优势却使其物超所值。每台设备通过各自的线缆连接到中心设备，因此某根电缆出现问题时只会影响到那一台设备，而网络的其他组件依然可正常运行。这个优点极其重要，这也正是所有新设计的以太网都采用的物理星型拓扑的原因所在。扩展星型拓扑：如果星型网络扩展到包含与主网络设备相连的其它网络设备，这种拓扑就称为扩展星型拓扑。纯扩展星型拓扑的问题是：如果中心点出现故障，网络的大部分组件就会被断开。

社会网络分析方法的应用研究

社会网络分析方法：是由社会学家根据数学方法﹑图论等发展起来的定量分析方法。社会网络(social network)即可简单地称为社会关系所构成的结构。故从这一方面来说，社会网络代表着一种结构关系，它可反映行动者之间的社会关系。构成社会网络的主要要素有：行动者、结点、关系纽带、二人组、三人组、子群、群体。社会网络分析是对社会网络的关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法。它又被称结构分析法(structural analysis)，因为它主要分析的是不同社会单位(个体、群体或社会)所构成的社会关系的结构及其属性。从这个意义上说，社会网络分析不仅是对关系或结构加以分析的一套技术，还是一种理论方法——结构分析思想。因为在社会网络分析学者看来，社会学所研究的对象就是社会结构，而这种结构即表现为行动者之间的关系模式。”这种结构分析的方法论意义是：社会科学研究的对象应是社会结构，而不是个体。通过研究网络关系，有助于把个体间关系、“微观”网络与大规模的社会系统的“宏观”结构结合起来。按照社会网络分析的思想，行动者的任何行动都不是孤立的，而是相互关联的。他们之间所形成的关系纽带是信息和资源传递的渠道，网络关系结构也决定着他们的行动机会及其结果。分析角度：包括中心性分析、凝聚子群分析、核心一边缘结构分析以及结构对等性分析等。 2．1中心性分析：中心度和中心势都可以分为3种：点度中心度／点度中心势，中间中心度／中间中心势，接近中心度／接近中心势。 2．1．1点度中心性在一个社会网络中，如果一个行动者与其他行动者之间存在直接联系，那么该行动者就居于中心地位，在该网络中拥有较大的“权力”。在这种思路的指导下，网络中一个点的点度中心度，就可以网络中与该点之间有联系的点的数目来衡量，这就是点度中心度。网络中心势指的是网络中点的集中趋势，它是根据以下思想进行计算的：首先找到图中的最大中心度数值；然后计算该值与任何其他点的中心度的差，从而得出多个“差值”；再计算这些“差值”的总和；最后用这个总和除以各个“差值”总和的最大可能值。2．1．2中间中心性在网络中，如果一个行动者处于许多其他两点之间的路径上，可以认为该行动者居于重要地位，因为他具有控制其他两个行动者之间的交往能力。根据这种思想来刻画行动者个体中心度的指标是中间中心度，它测量的是行动者对资源控制的程度。一个行动者在网络中占据这样的位置越多，就越代表它具有很高的中间中心性，就有越多的行动者需要通过它才能发生联系。中间中心势也是分析网络整体结构的一个指数，其含义是网络中中间中心性最高的节点的中间中心性与其他节点的中间中心性的差距。该节点与别的节点的差距越大，则网络的中间中心势越高，表示该网络中的节点可能分为多个小团体而且过于依赖某一个节点传递关系，该节点在网络中处于极其重要的地位。2．1．3接近中心性点度中心度刻画的是局部的中心指数，衡量的是网络中行动者与他人联系的多少，没有考虑到行动者能否控制他人。而中间中心度测量的是一个行动者“控制”他人行动的能力。有时还要研究网络中的行动者不受他人“控制”的能力，这种能力就用接近中心性来描述。在计算接近中心度的时候，我们关注的是捷径，而不是直接关系。如果一个点通过比较短的路径与许多其他点相连，我们就说该点具有较高的接近中心性。对一个社会网络来说，接近中心势越高，表明网络中节点的差异性越大，反之，则表明网络中节点间的差异越小。 2．2凝聚子群分析

几种网络拓扑结构及对比

局域网的实验一内容:几种网络拓扑结构及对比 1星型 2树型 3总线型 4环型计算机网络的最主要的拓扑结构有总线型拓扑、星型拓扑、环型拓扑以及它们的混合型。计算机网络的拓扑结构就是把网络中的计算机与通信设备抽象为一个点,把传输介质抽象为一条线,由点与线组成的几何图形就就是计算机网络的拓扑结构。网络的拓扑结构:分为逻辑拓扑与物理拓扑结构这里讲物理拓扑结构。总线型拓扑:就是一种基于多点连接的拓扑结构,所有的设备连接在共同的传输介质上。总线拓扑结构使用一条所有PC都可访问的公共通道,每台PC只要连一条线缆即可但就是它的缺点就是所有的PC不得不共享线缆,优点就是不会因为一条线路发生故障而使整个网络瘫痪。环行拓扑:把每台PC连接起来,数据沿着环依次通过每台PC直接到达目的地,在环行结构中每台PC都与另两台PC相连每台PC的接口适配器必须接收数据再传往另一台一台出错,整个网络会崩溃因为两台PC之间都有电缆,所以能获得好的性能。树型拓扑结构:把整个电缆连接成树型,树枝分层每个分至点都有一台计算机,数据依次往下传优点就是布局灵活但就是故障检测较为复杂,PC环不会影响全局。星型拓扑结构:在中心放一台中心计算机,每个臂的端点放置一台PC,所有的数据包及报文通过中心计算机来通讯,除了中心机外每台PC仅有一条连接,这种结构需要大量的电缆,星型拓扑可以瞧成一层的树型结构不需要多层PC的访问权争用。星型拓扑结构在网络布线中较为常见。编辑本段计算机网络拓扑计算机网络的拓扑结构就是引用拓扑学中研究与大小,形状无关的点,线关系的方法。把网络中的计算机与通信设备抽象为一个点,把传输介质抽象为一条线,由点与线组成的几何图形就就是计算机网络的拓扑结构。网络的拓扑结构反映出网中个实体的结构关系,就是建设计算机网络的第一步,就是实现各种网络协议的基础,它对网络的性能,系统的可靠性与通信费用都有重大影响。最基本的网络拓扑结构有:环形拓扑、星形拓扑、总线拓扑三个。 1、总线拓扑结构就是将网络中的所有设备通过相应的硬件接口直接连接到公共总线上,结点之间按广播方式通信,一个结点发出的信息,总线上的其它结点均可“收听”到。拓扑结构优点:结构简单、布线容易、可靠性较高,易于扩充,节点的故障不会殃及系统,就是局域网常采用的拓扑结构。缺点:所有的数据都需经过总线传送,总线成为整个网络的瓶颈;出现故障诊断较为困难。另外,由于信道共享,连接的节点不宜过多,

基于社会网络的道路网络分析

第44卷第5期山西建筑V〇1.44N〇.5 2 0 1 8 年 2 月SHANXI ARCHITECTURE Feb.2018 ?121 ? ?道路?铁路? 文章编号：1009-6825 (2018) 05-0121 -03 基于社会网络的道路网络分析+ 陈少鹏高贺 (东北林业大学土木工程学院，黑龙江哈尔滨150040) 摘要:将道路网络抽象为无向无权网络，利用社会网络分析方法，分析了度中心性、接近中心性、中间中心性在道路网络的具体含义，同时分析了社会网络凝聚子群聚类的具体步骤。以拉萨市主干路网为例，利用社会网络分析工具UCINET对网络中心性以及节点派系进行分析。凝聚子群得到的两个重要节点派系是路网的枢纽，承担着对内对外交通功能，符合实际各区域之间的功能连接。关键词:社会网络，道路网络，中心性，凝聚子群中图分类号:U491 〇引言社会网络是指社会行动者及其间的关系的集合。也可描述为是由多个点（行动者）和各点之间的连线（行动者之间的关系）组成的集合[1]。社会网络中节点与节点之间构成的网络关系与道路网络的结构形式有共通之处，将社会网络中人与人之间的联系和影响抽象为道路网络中各节点之间的相互连接和影响，以社会网络分析方法对道路网络进行分析，识别出路网的重要节点，可为道路网现状以及服务水平评价提供依据。目前路网研究主要采用复杂网络分析方法，基于该方法可以分析网络基础参数和拓扑结构特征[2]，而社会网络方法主要分析网络中心性和网络子群。通过对中心性的分析可以了解节点在网络中起到作用，例如节点的连通性、重要性及过渡性;而子群分析可以划分若干个派系，通过派系内部及派系之间的稀疏关系了解网络的组织形式。 1道路网络构建本研究的主要目的是探索性地提出用新奇的社会网络分析方法来分析道路网络的可行性，所以将道路网络抽象为无向图C (F，E)(忽略了道路一些属性，如流量、拥挤程度、事故等），其中F 为节点的集合，E为边的集合。用4表示道路网络G的邻接矩阵： {Cb~~ Cb l]】l(1) 〇 2社会网络分析方法关系是社会网络分析理论的基础，中心性与凝聚子群是社会网络分析常用指标，利用这些指标可以剖析道路节点之间的关系特征[1]〇 2.1 中心性中心性是社会网络分析核心，其能够反映出个人或者组织(节点）在网络中的地位以及信息在整个网络中如何传播。社会网络中心性有三种分析方法： 1)度中心性。是指一个节点在网络中处于核心地位的程度，即有多少个节点与该节点直接相连。在道路网络应用中，度越大意味着更多的路径连接到交叉口，也可能意味着度高的节点要比度低的节点更拥堵[M]: CD(ni)=⑵ j=i 文献标识码:A 2)紧密中心性。在社会网络中，紧密度表示一个节点与其他节点的接近程度： C c(ni)= 7= 1 (3) 无向图标准化紧密性公式： J L n C c(ni)=j=i r,_ 1(4) 3)中间中心性。表示一个节点对其他没有直接联系节点的控制性。衡量网络中节点作为“桥梁”的能力： Csin,) = ^----------(5) Sjk 无向图标准化中间性公式： C?g“-2)⑷其中，办为节点?之间的直接路径数;取（^)为节点％到节点&的途径上有节点&的路径数。 2.2凝聚子群社会网络分析的另一项重要内容是研究网络中存在的凝聚子群，形象地说就是寻找网络中的小团体，或称之为派系。分析路网的派系可以找到相互联系紧密的节点群，为区域交通问题的改善提供依据。凝聚子群分析步骤如下：第一步:对于多值的矩阵，分析凝聚子群时要把多值转化为〇，1 二值。第二步:进行派系分析，找出所有派系，通过调整派系规模，得到理性派系结构。第三步:分析派系重叠模式，有大量派系它们之间存在重叠，此种情况下利用“共享成员”矩阵来降低派系的数量。 3实例分析 3.1 路网选择以西藏拉萨市主干路网为例进行分析。拉萨市城区主干路网有51个节点，102个路段。 3.2中心性结果分析使用UCINET软件对社会网络进行分析[5]。度中心性、接近中心性和中间中心性结果如表1所示。收稿日期=2017-12-05 ★:黑龙江省自然科学基金青年项目（QC2107039);教育部人文社会科学研究青年基金项目（17YJCZH152) 作者简介:陈少鹏（1993-)，男，在读硕士