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社交网络分析在线探讨-方滨兴

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简介：
方滨兴教授将在本次在线研讨会上深入探讨社交网络分析的重要议题，分享其独到见解和最新研究成果。 本段落从在线社交网络的“结构与演化—群体与互动—信息与传播”三个方面系统、深入地阐述了在线社交网络分析中的基础理论、关键方法和技术。主要内容包括对社交网络的结构特性与演化机理进行分析，探讨社交网络中群体行为的形成及互动规律，并研究社交网络的信息传播模型及其演变规律。首次全面揭示了“结构、群体、信息”这三个要素在社交网络中的复杂交互关系和动态变化机制，为开展相关领域的理论和技术研究提供了坚实的基础。 该著作由方滨兴、许进、李建华、齐佳音等学者撰写，并依托于973项目“社交网络分析与网络信息传播的基础研究”。

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  • 社交网络分析在线探讨-方滨兴
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    方滨兴教授将在本次在线研讨会上深入探讨社交网络分析的重要议题，分享其独到见解和最新研究成果。 本段落从在线社交网络的“结构与演化—群体与互动—信息与传播”三个方面系统、深入地阐述了在线社交网络分析中的基础理论、关键方法和技术。主要内容包括对社交网络的结构特性与演化机理进行分析，探讨社交网络中群体行为的形成及互动规律，并研究社交网络的信息传播模型及其演变规律。首次全面揭示了“结构、群体、信息”这三个要素在社交网络中的复杂交互关系和动态变化机制，为开展相关领域的理论和技术研究提供了坚实的基础。 该著作由方滨兴、许进、李建华、齐佳音等学者撰写，并依托于973项目“社交网络分析与网络信息传播的基础研究”。
     
  • 方滨兴论在线社交网络分析
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    本文由网络安全专家方滨兴撰写，深入探讨了在线社交网络分析的重要性、方法及其在信息安全领域的应用。文章结合实例详细阐述了如何利用数据分析技术识别和应对社交网络中的安全威胁。 方滨兴提出将在线社交网络分析的免费版开源，以供用户离线调用。在节假日期间，API也将免费提供。
     
  • 社交网络分析实例
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    《社交网络分析实例》一书通过具体案例深入浅出地介绍了如何利用社会学理论和数据分析工具来解析社交网络结构与功能，为读者提供实用的操作指南和洞察视角。 社会网络分析案例可以提供样例数据格式以及基本数据，以便通过分析展示网络的各种属性。
     
  • 社交网络分析教程
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    《社交网络分析教程》是一本全面介绍如何利用数据分析方法研究社交媒体平台和人际网络结构与动态的专业书籍。适合对社会学、计算机科学等领域感兴趣的读者学习使用。 刘军的unicet讲义提供中文版内容，包括基础知识以及软件实例讲解，结合实际软件操作更容易上手学习。
     
  • 矢量网络分析仪校准方法探讨1
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    本文针对矢量网络分析仪的校准技术进行了深入探讨，旨在提高测量精度和效率，适用于科研人员及工程师参考。 矢量网络分析仪（VNA）是一种高精度的测试设备，在微波和射频领域广泛使用于设备测试之中。它能够精确测量散射参数（S参数），从而评估被测件反射及传输性能。然而，任何实际应用中的测量工具都会存在误差问题，因此需要对矢量网络分析仪进行校准以确保准确性。 本段落将简要介绍矢量网络分析仪的工作原理，并着重探讨其误差修正方法、选择合适的校准组件、不同的校准技术以及评估校准效果的方法。VNA利用合成信号源生成扫频信号，这些信号通过S参数测试装置分离和测量入射及反射等信号。随后，它们被转换为中频信号以保留幅度与相位信息，并在显示器上显示图形或数值形式的结果。 测量误差可以分为随机性和系统性两种类型。前者主要由环境噪声引起且不可预测；后者则可通过校准过程减少并修正，从而提高准确性。常见的系统误差包括方向性、源和负载匹配以及频率响应等错误，这些都会影响最终的测试结果。 为了消除或减轻这些系统误差的影响，VNA需要利用一系列标准组件进行校准。每个组件都具有预定义的电气特性（如短路、开路及直通线），通过测量它们可以构建出一个详细的误差模型来调整仪器设置中的偏差。通常情况下，该过程会涵盖十二种不同的错误类型。 在执行完上述步骤后，系统将使用获得的数据计算并存储修正因子以供后续测试时应用。校准技术包括绝对、两步及多阶段等多种形式，并且各有优缺点和适用场景。最终的评估则通过重新测量已知标准件来完成——如果所得数据与预期值吻合良好，则表明先前进行的调整是成功的。 总的来说，矢量网络分析仪的有效校正是确保其准确性的关键环节之一。这包括对系统误差的理解、选择适当的校准方案以及使用修正因子提高测试结果的质量和可靠性。这对于微波射频工程、通信设备及半导体器件的研发工作尤为重要，因为这些领域需要依赖精确的数据进行进一步的研究与开发。
     
  • Python图形与社交网络分析
    优质
    《Python图形与社交网络分析》是一本介绍如何运用Python进行图形数据分析和社交网络研究的指南，涵盖基础概念、数据处理及高级应用。 在学习社交网络分析时，我发现了一本关于Python语言的图和网络分析的好书，推荐给大家作为参考。这类书籍并不常见，所以我觉得分享出来很有价值。
     
  • GIS网络分析技术的应用探讨
    优质
    本文章主要讨论了地理信息系统（GIS）在网络分析领域的应用，包括路径规划、服务范围确定及设施选址等方面的技术研究与实践案例。 ArcGIS Network Analyst 可以解决许多基于网络的问题，例如寻找最佳行车路线、查找最近的服务设施以及评估商业选址的市场覆盖率等。本讲座将详细介绍 GIS 网络分析技术的应用方法及行业实例。
     
  • SNA-NFL-Coaches: 社交网络分析项目
    优质
    SNA-NFL-Coaches是一项专注于美国国家橄榄球联盟（NFL）教练群体的社交网络分析项目。通过深入研究教练之间的联系与互动模式，该项目旨在揭示NFL内部的社会结构和影响力分布。 NFL教练的社交网络分析（1980-2013）是Lada Adamic在Coursera上开设的“社交网络分析”课程的一个项目。该项目要求安装igraph和knitr软件包，并使用R与LaTeX环境，特别是pdflatex进行编译运行make命令后可以打开project.pdf文件。
     
  • 海豚网络的社交模型分析
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    本文探讨了海豚网络在社交领域的特性与结构，并深入分析其应用于社交模型中的优势和挑战。通过研究，为社交媒体平台提供优化策略建议。 社交网络模型“海豚湾网络”包含在网络模型的数据集中，并以二维矩阵形式呈现。
     
  • DEA分析方法探讨
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    本文深入探讨了DEA（数据 envelopment 分析）这一评价相对效率的有效工具，旨在为读者提供对其原理、应用及改进方向的理解。 这段文字主要是关于教大家如何使用DEA模型方法的教程。文件中的讲解方式很好，大家可以尝试学习一下，即使之前不太了解这个方法也没关系，这样可以让理解更加清晰。