关于语义网络分析的一分非常非常好的论文

在金融二级市场上对数据的分析方法主要是基于统计学和人工建模的方法，本文的提出了使用神经网络的方法分析二级市场金融数据。本文首先提出了在金融二级市场上使用神经网络方法的思路，其次证明了在二级市场使用神经网络进行数据分析的可行性，并且根据金融数据的特点设计出一种适合于处理金融数据的CNN-LSTM网络来处理数据。该网络对比传统的简单的统计方法和一些神经网络方法比如逻辑回归，卷积神经网络（CNN），长短期记忆网络（LSTM）等方法，在对市场价格变化在较短时间内的预测和在较长时间内的预测都有显著的提高，比简单的统计方法提高10%，比其他神经网络提高5%。提出了一种能够较为有效分析金融二级市场数据的方法。

链路预测是网络分析的一个重要应用，网络结构在真实场景中随时间发生演变，节点间会产生新的联系或者终止连接，从而导致网络结构变化以及节点中内在的偏向发生偏移。为提升链路预测能力，提出一种基于时序特征的动态网络节点表示的链路预测算法，即每一时刻的节点表示向量由历史的表示向量计算得到，以反映节点在向量空间中的变化规律，同时结合节点间的高阶邻近特性，生成具有鲁棒性的节点向量来维护网络结构。在真实数据集上的实验结果表明，与TNE、DHPE等算法相比，该算法在链路预测任务上的预测性能具有明显提升，适用于大规模的动态网络。

这是我做的网络分析模块中的网络数据集和代码

VNA量测RF Cable线材的线损，新人可以学习一下。RF Cable loss。步骤最详细，过程最简洁。再不会，也没办法了。

论文中用到的代码：复杂网络分析在电力系统中的应用http://www.mdpi.com/1996-1073/11/6/1381/htm （全文下载为 PDF） http://www.mdpi.com/1996-1073/11/6/1381 （能源网站链接） 摘要：本文综述了电力系统中复杂网络分析 (CNA) 的研究。 此外，提出了一种利用复杂网络分析在配电系统 (EDS) 中找到微电网 (MG) 最佳位置的新方法。 本文中的最佳位置指向的位置将导致增强的电网弹性、降低功率损耗和线路负载、更好的电压稳定性以及在停电期间为关键负载供电。 用于指出 MG 最佳位置的标准基于从复杂网络理论、物理学中的质心 (COM) 概念和最近开发的受控输送网格 (CDG) 模型中选择的中心性分析。 一个 IEEE 30 总线网络被用作案例研究。 使用 MATLAB（MathWorks，Inc.，Nattick，

《Wireshark网络分析就这么简单》采用诙谐风趣的手法，由浅入深地用Wireshark分析了常见的网络协议，读者在学习Wireshark的同时，也会在不知不觉中理解这些协议。作者还通过身边发生的一些真实案例，分享了Wireshark的实战技巧。

gephi中文版是一款非常功能非常实用的网络分析工具；它是基于JVM的软件上进行研发推出，软件主要是使用这复杂的系统、各种网络、动态、分层图等的探测开源工具，并且还是可视化的交互；可以广泛的用作链接分析、生物网络分析、探索性数据分析等 本版本为中文免费版，带练习数据集

本手册提供了WinPcap编程接口的描述及其源代码。 不懂的看看文档就清楚了！

Does your startup rely on social network analysis? This concise guide provides a statistical framework to help you identify social processes hidden among the tons of data now available. Social network analysis (SNA) is a discipline that predates Facebook and Twitter by 30 years. Through expert SNA researchers, you'll learn concepts and techniques for recognizing patterns in social media, political groups, companies, cultural trends, and interpersonal networks. You'll also learn how to use Python and other open source tools—such as NetworkX, NumPy, and Matplotlib—to gather, analyze, and visualize social data. This book is the perfect marriage between social network theory and practice, and a valuable source of insight and ideas. Discover how internal social networks affect a company’s ability to perform Follow terrorists and revolutionaries through the 1998 Khobar Towers bombing, the 9/11 attacks, and the Egyptian uprising Learn how a single special-interest group can control the outcome of a national election Examine relationships between companies through investment networks and shared boards of directors Delve into the anatomy of cultural fads and trends—offline phenomena often mediated by Twitter and Facebook