Coursera上的社交网络分析课程项目 这是SNA在Coursera上的课程项目，于2014年11月24日完成。 本工作主要分析 GitHub 用户对存储库的兴趣网络，以存储库为节点，以对两个存储库加星的用户数为边。 分析不仅关注2012年1月至2014年10月此类网络的快照，还研究了网络演进的整体趋势，以及某些节点的流行度变化。 此存储库包含此报告所需的所有数据、脚本以及报告本身。 可以使用 bigquery/ 中的 sql 文件在 Google BigQuery 上进行试验查询。 出于数据收集目的，应运行脚本 data_batch/generate_queries.py 并将每个生成的查询文件手动复制到 bigquery 以收集数据。 我收集的数据在 data/ 中可用。 要获取 Gephi 的 gdf ​​文件以及 igraph 计算的 ncol 文件，请使用 conve

社会网络分析(SNA)的简要文献综述.doc

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

互联网中信誉欺诈行为严重影响了C2C电子商务的发展。如何有效识别互联网上的信誉欺诈商户是当前的研究热点。阐述了将基于交易历史的社会网络分析用于构建C2C电子商务信誉欺诈识别指标体系的原理及过程，通过使用LVQ神经网络对雅虎奇摩拍卖网采集的大量用户交易数据进行分类，有效识别出控制多个虚假账户以达到信用累计目的的信誉欺诈商户，对维护C2C电子商务交易的稳定性具有重要意义。

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复杂网络的重要节点是指相比网络其他节点而言,能够在更大程度上影响网络的结构与功能的一些特殊节点.近年来,节点重要性排序研究受到越来越广泛的关注,不仅因为其重大的理论研究意义,更因为其广泛的实际应用价值.由于应用领域极广,且不同类型的网络中节点的重要性评价方法各有侧重,学者们从不同的实际问题出发设计出各种各样的方法.本文系统地综述了复杂网络领域具有代表性的30余种重要节点挖掘方法,并将其分为四大类,详细比较各种方法的计算思路、应用场景和优缺点.在此基础上,本文分析了重要节点排序研究现存的一些问题,并展望了若干重要的开放性问题

SNA详细教程，主要介绍其具体步骤，研究方法，数据模型，计算方法，应用软件和可视化等内容。

Pajek64.zip

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Exploratory+Social+Network+Analysis+With+Pajek.pdf 基于pajek分析社会网络专著