据一些不系统的分析，社会网络（或称为社会性网络）的理论基础源于六度分隔理论（Six Degrees of Separation）和150法则（Rule Of 150）。六度分隔理论(Six Degrees of Separation) 美国著名社会心理学家米尔格伦(Stanley Milgram)于20世纪60年代最先提出。“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个，也就是说，最多通过六
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2024-01-04 13:46:13
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文章目录小世界网络复杂网络的特性平均路径长度L聚集系数C度及度分布小世界效应规则网络随机网络小世界网络无标度网络python 代码生成小世界网络规则网络 公众号主要讲统计学，数据科学，机器学习，深度学习，以及一些参加Kaggle竞赛的经验。公众号内容建议作为课后的一些相关知识的补充，饭后甜点。此外，为了不过多打扰，公众号每周推送一次，每次4~6篇精选文章。小世界网络[百度百科]：小世界网络模
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2024-07-12 10:24:12
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网络编程，对所有开发语言来说都是一样的，python也不例外。使用python进行网络编程时，其实是在python程序本身的进程内，连接到指定服务器进程通信端口进行通信，所以网络通信也可以称作进程间通信。1 socket提到网络编程，我们就不得不提socket(套接字)，打开一个socket需要知道目标ip和端口，再指定协议类型即可，应用程序通常通过"套接字"向网络发出请求或者应答网络请求，使主机
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2023-12-20 09:54:45
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# Python 社会网络的探索: 基于 NetworkX 库的实用教程
社会网络分析是一种研究社会结构的方法，主要通过网络图的形式展示人物、组织及其关系。Python 是分析网络结构的一个强有力的工具，众多库如 NetworkX、Matplotlib 和 Pandas 为社会网络分析提供了丰富的功能。本文章将介绍如何使用 NetworkX 库构建和分析社会网络，帮助你理解网络分析的基本概念。
1. 带权图及实现1.1 带全图概述带权图是一种图形结构，其中图中的边具有权重或成本。每条边连接两个顶点，并且具有一个与之关联的权重值，表示了两个顶点之间的某种度量、距离或成本。带权图可以用邻接矩阵或邻接表来表示。邻接矩阵是一个二维矩阵，其中行和列表示图中的顶点，矩阵中的元素表示边的权重。邻接矩阵可以是一个二维数组，也可以是一个字典等其他数据结构。邻接表是一种以顶点为键的字典或映射数据结构，每个顶
社会网络三元闭包：社会网络结构的基本特征-三元闭包：如果两个互不认识的人有了一个共同朋友，那么他们认识的可能性变高。-量：共同朋友越多，可能性越大。-质：共同朋友关系越密切，可能性越大。三元闭包与社会网络的静态结构：聚集性与嵌入性-聚集性：聚集系数越高，越是核心人物聚集系数：A的相邻节点中互相连接的对数 / A的相邻节点可能连接的对数-嵌入性：一条边两端共同的邻里数嵌入性越强，越信任，稳定。&nb
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2023-12-29 18:33:16
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转载自：语义网络、语义网、链接数据和知识图谱。本文主要介绍知识图谱相关的四个概念，以及它们之间的异同。 一、语义网络语义网络，Semantic Network，是上世纪六十年代提出的一种知识表示形式，由相互连接的节点和边组成。节点表示概念或对象，边表示节点与节点之间的关系。
语义网络能够简单直观的表示语义与语义的关系，但也存在如下的缺点：节点和边的取值没有标准，完全由用户自定
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2023-12-24 09:21:47
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写在前面：因为能力和记忆有限，为方便以后查阅，特写看上去 “不太正经” 的随笔。随笔有 “三” 随：随便写写；随时看看；随意理解。 1.先从矩阵(Matrix)谈起： 什么是矩阵？这里直接上一张二维矩阵的图。 &nb
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2024-01-16 14:48:41
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摘要：主要讲解一些基本的信息传播模型，以及IC模型、SI模型和SIR模型的python实现及可视化。2021.10.06更新有需要的可以点击传送门
2020.09.26更新更新了SIR模型的实现，请点击传送门，就不放在这篇博客里了2020.09.03更新更新了SI模型和IC模型用不同颜色表示每次激活的节点，在本文最后author：xiao黄 缓慢而坚定的生长信息传播模型影响力模型IC模型LT模型传
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2023-10-23 11:14:54
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## 创建 Python 社会网络图的指南
在这篇文章中，我们将讨论如何使用 Python 创建一个基本的社会网络图。这个过程将帮助你理解如何处理数据及其可视化。以下是我们将要遵循的流程和步骤。
### 流程概述
以下是我们实现社会网络图的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------
93道网络安全面试题内容实在太多，不一一截图了黑客学习资源推荐最后给大家分享一份全套的网络安全学习资料，给那些想学习 网络安全的小伙伴们一点帮助！对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。1️⃣零基础入门① 学习路线对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统
下面是开始的一部分： 目录 [隐藏]1什么是社会网络分析2社会网络分析概述3社会网络分析的原理4社会网络分析的意义5社会网络分析的特征6社会网络分析法的分析角度[1]7社会网络分析在企业知识管理中的应用[2]8相关条目9参考文献社会网络分析(Social Network Analysis)什么是社会网络分析 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
网络中常用的几种矩阵：http://baike.baidu.com/link?url=yxZ82O2wUvLL_wz7czEtiGHtCSlOGWehqGu_d6E090Caee9kA_LOofpcOiCN509mueb8ozSBaHfaJxf4fBIhwq1.度矩阵：2.相邻矩阵：3.拉普拉斯矩阵：
L=D-A
其中D为图的度矩阵，A为
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2024-01-05 11:55:52
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关于xxx村家庭情况的调查报告一、调查目的 分析家庭功能在社会、经济发展中的作用，加深对家庭功能理论的理解，同时发挥家庭功能在农村社会、经济发展中的应有作用 二、调查地点与时间 地点：xxx自然村 时间：2021年12月10日 三、调查方法 根据自己的乡村生活以及调研村里邻居的方式 四、调查内容与结论 （1）家庭的涵义、特点 它是以婚姻关系为基础，以血缘关系为纽带， 成员间有着共同的利害和亲密关系
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2023-10-12 23:22:30
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## 理解关联关系矩阵及其在 Python 中的实现
在数据分析和机器学习中，关联关系矩阵是一种重要的工具，用于衡量不同变量之间的关系强度。它通常以矩阵的形式呈现，每个元素表示两个变量之间的相关性。今天，我们将探讨关联关系矩阵，如何使用 Python 构建它，以及如何可视化相关性。
### 什么是关联关系矩阵？
关联关系矩阵通常用于定量分析，尤其在统计学中。它的每个元素 `r(i, j)`
# 如何在Python中实现亲缘关系矩阵
在现代编程中，构建和管理亲缘关系矩阵可以极大地方便我们对家庭关系的分析。在本教程中，我们将逐步展示如何在Python中实现一个简单的亲缘关系矩阵。
## 流程概述
在开始之前，我们需要理解实现亲缘关系矩阵的整体流程。可以用下表来表示每一步的任务和所需的代码：
| 步骤 | 任务 | 代码 |
|------|------|------|
| 1
# 实现“社会网络 Python有向网络”的指南
在构建一个简单的有向社会网络之前，我们需要明白这个过程的基本流程。本文将逐步引导你完成这个过程，并提供代码示例以及可视化的图表。
## 流程
我们将通过以下步骤来实现社会网络：
| 步骤 | 描述 |
|--------|--------------------------|
| 步骤1 | 安
原创
2024-10-01 03:10:49
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# Python做关联矩阵并生成网络关系图
## 引言
在计算机科学领域，关联矩阵是用来表示多个实体之间的关联关系的一种常见数据结构。生成网络关系图则可以直观地展示这些实体之间的关联关系，帮助我们更好地理解和分析数据。
本文将介绍如何使用Python实现关联矩阵，并生成网络关系图。我们将通过以下步骤来完成这个任务。
## 步骤概览
下面是完成本任务的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-11-24 12:24:15
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# 实现“社会网络图”在Python中的流程
在本篇文章中，我们将一起学习如何使用Python创建一个简单的社会网络图。这个过程主要包括数据的收集、处理、可视化等几个步骤。以下是我们要遵循的流程：
### 流程表格
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1. 数据收集 | 准备社交网络数据（如用户和他们之间的关系）。 |
| 2. 数据处理 | 将收集的数据转化为图（G
原创
2024-09-07 06:31:02
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目标使用python的graph_tool包，根据以下表格，生成网络关系图。采样方法大类小类低空遥感解译地面裸土地,人工地面地面影像解译水生植物水葫芦,荷叶,苦草,黑藻,水华,水白菜RTK测量禾本植物狗牙根,华克拉莎,斑茅,苔草,芦苇,芦竹,杂茅RTK测量竹风箱树,马甲子RTK测量灌木车筒竹,泰竹,凤尾竹RTK测量乔木旱柳,垂柳,桂花,乌桕,樟树,枫香,银杏,桉树,楝,榆树低空遥感解译水稻已收割,
