基于SNA的中国省际煤炭交流网络分析

基于SNA的中国省际煤炭交流网络分析

作者：杨利军， 洪志， Yang Lijun， Hong Zhi

作者单位：中山大学资讯管理学院,广东,广州,510006

刊名：

现代情报

英文刊名：MODERN INFORMATION

年，卷(期)：2011,31(5)

被引用次数：1次

参考文献(10条)

1.国家发展和改革委员会煤炭工业发展"十一五"规划

2.赵媛.于鹏我国煤炭资源空间流动的基本格局和流输通道[期刊论文]-经济地理 2007(02)

3.赵文竹我国煤炭运输格局分析[期刊论文]-运输市场 2005

4.中国交通年鉴社中国交通年鉴 2002

5.中国交通年鉴社中国交通年鉴 2005

6.中国交通年鉴社中国交通年鉴 2008

7.国家发展和改革委员会煤炭工业"十五"规划

8.约翰斯科特.刘军社会网络分析法 2007

9.刘军社会网络分析导论 20D4

10.刘军整体网分析讲义:UCINET 软件实用指南 2009

引证文献(1条)

1.吕涛.张华我国煤炭生产重心与消费重心演变轨迹研究[期刊论文]-资源开发与市场 2012(5)本文链接：https://www.wendangku.net/doc/466533028.html,/Periodical_xdqb201105006.aspx

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')

用户行为分析

网站分析 从网站的用户层面，我们根据用户访问的行为特征将用户细分成各种类型，因为用户行为各异，行为统计指标各异，分析的角度各异，所以如果要对用户做细分，可以从很多角度根据各种规则实现各种不同的分类，看到过有些数据分析报告做了各种用户的细分，各种用户行为的分析，再结合其他各种维度，看上去内容绝对足够丰富，但很难理解这些分析结果到底是为了说明什么问题，也许作为一个咨询报告反映当前整体的趋势和用户特征确实合适，但如果真的要让数据分析的结果能够引导我们去做些什么，还是要在做用户细分前确定分析的目的，明确业务层面的需求。 既然要做基于用户细分的比较分析，自然是为了明确某些用户分类群体的行为特征与其他用户群体的差异。这里主要从指导内容层面的调整为导向，通过比较各用户细分群体对内容需求的差异，优化内容运营，将优质的内容或者符合用户偏好的内容推荐给相应的用户。 既然是基于用户细分，首先明确用户的细分规则，这里举例3类细分：流失用户与留存用户、新用户与老用户、单次购买用户和二次购买用户，基于这3类细分，对每个分类的用户购买商品进行比较分析，明确哪些商品更加符合用户的预期。 当然，要区分流失用户和留存用户，首先必须对用户流失有一个明确的定义，关于流失用户的定义可以参考博客之前的文章——网站的活跃用户与流失用户。有了定义我们就可以做统计和细分了，还是以电子商务网站为例，电商网站的内容就是商品，我们基于每个商品计算购买这些商品的用户中购买后造成流失的用户比例，如下： 这里的指标定义应该比较明确，每个商品的流失用户比例应该是购买该商品后流失的用户数在所有购买该商品的用户中的占比，但只知道每个商品的流失用户比例无法评价这个商品是否对用户保留有促进作用，或者在一定程度上造成了用户的流失，只有通过与总体水平的比较才能得出相应的结论。所以这里需要重点解释的是“与总体比较”这个数值是怎么计算的到的，这里的百分比不是直接相减的结果，而是一个差异的幅度体现，这里假设总体用户流失率为56%，那么以A商品为例，与总体比较的结果是：( 58.13% –56% ) / 56% = 3.80% ，使用同样的计算方法也可以得到其他商品与总体比较的差异幅度。最后就是展示，在Excel里面通过“条件格式”里面的数据条功能可以直接展现出图中的效果，非常方便。

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。

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

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。

用户行为分析

一、什么是用户行为分析： 用户行为分析：在获得网站访问量最基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步的修正或者是重新制定网络营销策略提供依据。 以上只是很多种情况中一种———-针对网站的用户行为分析。那么，对于目前的互联网行业成千上万的产品，我们又该如何重新定义用户行为分析呢？重新定义的用户行为是什么呢？ 1、分析用户行为，那我们应该先确定用户群体特征； 2、用户对产品的使用率。网站类产品主要体现在点击率、点击量、访问量、访问率、访问模块、页面留存时间等等；移动应用产品主要体现在下载量、使用频率、使用模块等等； 3、用户使用产品的时间。比如用户基本是每天中的什么时候使用产品。 综合以上说说的几点，其实用户行为分析可以这样来看：用户行为分析就是对用户使用产品过程中的所有数据（包括下载量、使用频率、访问量、访问率、留存时间等等）进行收集、整理、统计、分析用户使用产品的规律，为产品的后续发展、优化或者营销等活动提供有力的数据支撑。 二、用户行为分析方式都有哪些？ 既然是对用户的行为进行分析，那么在得到数据后，我们需要如何进行行为分析呢？分析方式有哪些呢？这里我们主要从几个维度来分析：方式、侧重、优缺点。应该具体从何开始呢？我们先说说用户行为分析的方式： 1、网站数据分析。通过对每个模块的点击率、点击量、访问量进行数据捕获，然后进行分析； 2、用户基本动作分析。用户访问留存时间、访问量等； 3、关联调查数据分析。主要在电商上的相关推荐、你可能喜欢等等； 4、用户属性和习惯分析。对用户属性和用户习惯两个维度进行分析。用户属性包括性别、年龄等固有的；用户习惯包括用户的一起喜爱度、流量习惯、访问习惯等等； 5、用户活跃度分析。 综合以上可以概括为：以数据分析为导向、以产品设计反馈为导向、以对用户的调查为导向。通过上面的分析方式，我们需要整理出每种方式的分析侧重点。那么，下面我们谈谈用户行为分析的侧重点，主要有以下几点： 1、网站数据分析的侧重点：数据监测、挖掘、收集、整理、统计。 2、用户基本动作分析侧重点：统计用户基本信息，比如：性别、年龄、地域，分析用户群体； 3、关联分析侧重点：分析数据为精准营销提供数据支撑； 4、用户活跃度侧重点：主要是用户的使用频率进行分析，可以得出分析为什么用户喜欢使用这个产品这个功能。 三、用户行为分析的工具有哪些？如何做好用户行为分析？ 工欲善其事必先利其器，我们知道了我们需要做什么事情，那么我们应该用什么工具来提高效率呢？

中国互联网发展现状分析

中国互联网发展现状分析 据CNNIC的最新估算，截至2002年10月31日，我国上网用户人数达到5800万，上网计算机数升至2300万，短短的四个月间分别增加了1220万和687万；与此同时，国内三大门户网站在第三季度财务报告中也分别交出了令人满意的业绩答卷。这预示着我国互联网在经历一个时期的发展低潮之后，正在开始回暖。自1994年我国正式接入互联网以来，短短的几年时间，互联网在我国得到了飞速的发展。这不仅表现在我国互联网的基础设施方面，也表现在互联网的用户人数、互联网在各行各业的广泛应用等各个方面。虽然自2000年互联网泡沫破灭后，网络业的发展遭遇了一段时期的低潮，但从近期的种种迹象来看，中国互联网业正在走向复苏，开始迎来它发展的第二个春天。 三大门户网站业绩优良 近日，国内三大门户网站新浪、搜狐和网易分别公布了第三季度财务报告。10月22日搜狐公布的季报显示，它提前实现了按照美国通用会计准则的全面盈利，盈利额度达到11.2万美元。11月5日，新浪发布的财务报告称，上季度新浪的净营业收入达到1030万美元，较去年同期增加71％，达历史最高值；按试算额计算，新浪在历史上首次实现盈利24.1万美元，而去年同期的数字为亏损290万美元。11月6日，网易公布的季报显示，今年第三季度网易收入总额达到7440万元人民币（900万美元），较上一季度增长93.3％，营业利润达310万美元，毛利率达67.6％，创历史最高。业内人士认为，与以往网站大面积亏损相比，如此良好的业绩说明互联网正在回暖。 由于业绩的大幅上升，作为中国概念股在纳斯达克的标志性代表，新浪、搜狐、

网易的股票一片飘红，大幅上涨。与一年前一些公司在纳斯达克面临摘牌的尴尬处境相比，今日的风光实在不可同日而语。国内门户网站的股票在纳斯达克受到追捧，说明了国内互联业的发展得到了投资者的认可，它们已经从过去纳股中的边缘状态、边缘待遇变成比较中心的状态了。 互联网得到广泛应用 今年以来，在国家的大力倡导下，电子政务、电子商务、企业信息化等信息化应用进展迅猛，互联网开始在各个行业、各个部门进行广泛的、实质性的渗透。政府信息化、行业信息化、企业信息化和家庭信息化的推进，使原来“不食人间烟火”的互联网与传统行业、实体经济进一步结合，也使互联网找到了广阔的应用空间，焕发了应有的生机与活力。对此，中科院互联网发展研究中心主任吕本富认为，目前中国互联网产业开始了全面复苏。 他认为，之所以说现在的复苏不是一些企业的复苏，而是全面的复苏，是因为过去中国的企业在IT方面的投入本来就不多，有一个对历史欠账回补的过程。在企业层面，网络经济高潮到来时，启发了企业对信息化的应用，让他们认识到了网络经济的重要。互联网泡沫破灭以后，整个IT产业，包括互联网业，都回到了基本面，回归到了一个在正常经济活动下的一个正常产业。 据估计，全球500强等世界大公司在IT方面的投入提前支出了1000亿美元，现在还处于消化投资阶段。相比较之下，中国的互联网业由于本身发展水平所限，非理性成分和泡沫成分都不是那么大，或者根本就没有产生太大的泡沫。而在这个时候，政府加快推进了电子政务，企业开始重视内部信息化建设，这两股力量反而成为比较强劲的推动互联网复苏的力量。目前，中国市场已经成为全球最亮丽的IT市场之一。

XXXX--XXXX中国新网民上网行为调查报告

2008-2009中国互联网研究报告系列之“中国新网民上网行为调查报告” （2009年5月） 中国互联网络信息中心 China Internet Network Information Center

目录 前言 (4) 报告术语界定 (5) 内容摘要 (6) 第一章新网民规模与结构特征 (8) 一、新网民规模 (8) 二、新网民结构特征 (9) 第二章新网民的网络接入 (17) 一、上网地点 (17) 二、上网设备 (17) 三、接入方式 (18) 第三章新网民的网络应用 (21) 一、新网民上网时间 (21) 二、新网民总体的网络应用行为 (21) （一）网络媒体 (22) （二）信息检索 (22) （三）网络通讯 (23) （四）网络社区 (23) （五）网络娱乐 (24) （六）电子商务 (24) （七）网络金融 (25) （八）网上教育 (26) 三、重点新网民的网络应用行为 (26) （一）城乡新网民的网络应用行为 (26) （二）女性新网民网络应用行为 (27) 第四章新网民网络生活形态研究 (30) 一、新网民总体网络生活形态 (30) 二、不同应用深度新网民网络生活形态对比 (31) 第五章趋势与建议 (34)

图目录 图12000-2008年中国网民增长规模与增长率 (8) 图22008年城镇和乡村新网民规模对比 (9) 图32008年新网民与网民总体性别分布对比 (10) 图42008年城乡新网民性别分布对比 (10) 图52008年新网民与网民总体年龄分布对比 (11) 图62008年城乡新网民年龄分布对比 (12) 图72008年新网民与网民总体学历分布对比 (13) 图82008年新网民与网民总体职业分布对比 (14) 图92008年新网民与网民总体职业分布对比 (15) 图102008年新网民与网民总体上网场所对比 (17) 图112008年新网民与网民总体上网设备对比 (18) 图122008年宽带和窄带在新网民和网民总体中的普及率 (18) 图13仅使用窄带接入的新网民使用的上网设备 (19) 图14不同网龄网民平均上网时长 (21)

90后网络行为习惯分析报告

90后网络行为习惯分析报告 据了解：中国18岁以下的网民达16.6%，网民中18~24岁的年轻人所占比例最高，为35.1%。而这一批人，就是我们所谓的“90后”，随着时间的推移，90后将逐渐成为了中国网络的重要用户群体。 速途研究院分析师团队，针对90后这一群体的网络行为习惯进行了调研分析，在结合公开的二手数据后，对90后的网络社交、网络游戏、网络购物等方面进行了分析。 90后上网途径及设备 （速途研究院制图） 从90后上网的网络途径图表中可以看到，有线宽带仍占据第一位，比例为52%，其次的是无线的WIFI，3G网络和2G网络也占据了一定比例份额。从上网设备来看，电脑（台式和笔记本）是90后上网的主要设备，有84.5%的人用电脑上网，也有75.3%的人通过手机上网，另外还有12.2%的人使用Pad等移动设备上网。. 90后的社交行为 （速途研究院制图） 速途研究院分析师团队调查发现，97.6%的90后有QQ，并时常登录，80.2%的90后在

人人网注册过，其中大多数上网的时候会登录。76%的90后玩微博。在玩微博的频率方面，一天1-2次的频率的比例最大，39%的90后以这样的频次玩微博，一天3次以上和一周2-3次的分别为16%、15%。另外还有6%的人处于不确定状态。 90后网络游戏的频率 （速途研究院制图） 从90后玩网络游戏的频率图表中可以看到，一周2-3次的人数最多，占了27%，其次是半月一次，比例为20%。还有14%的90后在天天玩网络游戏。总的来看，90后玩网络游戏的频率还是比较高的。 90后网购行为分析 （速途研究院制图） 从网购产品的类别来看，服装鞋帽类是目前90后网购产品中最大的类别，67%的90后都网购过服装或鞋帽，90后网购的另一大类是书籍，90后大多数还是在校学生，因而书籍类产品也是90后购买的大品类，比例为38%。但是书籍类的购买比例却远远低于服装类。 其次分别为电子产品31%、生活用品24%、虚拟产品（游戏点卡、手机充值等）21%、化妆品18%、食品13%。

2019年中国网民网络信息安全软件使用行为调查报告-19页精选文档

2009年中国网民网络信息安全软件使用 行为调查报告 （2019年3月） （简版） 中国互联网络信息中心 China Internet Network Information Center 目录 版权声明 (4) 免责声明 (4) 报告术语界定 (4) 第一章调查介绍 (6) 一．调查背景 (6) 二．调查方法说明 (6) （一）调查方法 (6) （二）电话调查方法说明 (6) 第二章网络和安全软件使用情况 (8) 一．网民上网终端使用现状 (8) （一）网民常用的计算机数量 (8) （二）网民常用的操作系统 (8) 二．安全防护软件使用情况 (8) （一）网民对安全软件的认知 (8) （二）当前网民个人计算机安装安全软件现状 (9) 第三章网民对不同安全软件的认知和使用 (10)

一．网民对在线查/杀毒软件的认知和使用 (10) （一）网上在线查毒软件使用情况 (10) （二）网上在线杀毒软件使用情况 (11) 二．网民对免费杀毒软件的认知和使用情况 (12) （一）网民对完全免费正版杀毒软件的认知和使用 (12) （二）网民对限期免费正版杀毒软件的认知和使用 (12) 三．网民对盗版杀毒软件的认知和使用情况 (13) （一）盗版软件的使用情况 (13) （二）选择使用盗版的原因 (13) 第四章网民安全软件续费及购买意愿 (14) 一．网民购买安全软件因素分析 (14) 二．网民使用安全软件的续费情况 (14) 三．网民选择购买安全软件的途径 (14) （一）网民选择购买安全软件的方式 (14) （二）网民在线购买安全软件的支付方式 (15) 四．选择安全软件的付费周期 (15) 五．网民认为较合理的安全软件价格区间 (15) 第五章2009年网络安全事件及危害 (16) 一．网民遭遇的网络安全事件 (16) 二．网络安全事件带来的损失 (17) 第六章网民对手机上网安全问题的认知和防范 (18) 一．手机上网使用现状 (18) 二．手机上网安全问题认知状况 (18) 三．手机上网安全软件使用情况 (18) 图表目录 图 1国内网民日常使用计算机数量 (8) 图 2网民常用的操作系统 (8) 图 3国内网民对不同类型安全软件的认知情况 (9)

中国手机网民上网行为研究报告

中国手机网民上网行为研究报告 （2012年11月） 中国互联网络信息中心

目录 第一章调查介绍 (5) 1.1 调查方法 (5) 1.1.1 调查对象 (5) 1.1.2 调查规模 (5) 1.1.3 调查方式 (5) 1.1.4 调查内容 (5) 1.2 术语界定 (5) 第二章报告概要 (7) 第三章中国手机网民整体发展状况 (9) 第四章中国手机网民的结构特征 (11) 4.1 性别结构 (11) 4.2 年龄结构 (11) 4.3 学历结构 (12) 4.4 城乡结构 (12) 4.5 收入结构 (13) 4.6 职业结构 (14) 第五章中国手机网民上网行为特点 (15) 5.1 中国手机网民手机上网频率分析 (15) 5.2 中国手机网民上网情境分析 (16) 5.3 中国手机网民上网目的分析 (17) 5.4 手机网民常用上网设备分析 (18) 5.5 手机网民网上应用使用分析 (19) 第六章中国手机网民网络使用行为特点 (20) 6.1 影响手机网民上网的因素 (20) 6.2 手机网民流量包月形式 (20) 6.3 手机网民使用的手机网络形式 (22) 6.3.1 手机网民上网的接入方式 (22) 6.3.2 手机网民对Wi-Fi网络的使用 (23) 第七章中国手机网民购机行为特点 (26) 7.1 手机网民目前手机品牌使用情况 (26) 7.2 未来购买手机打算 (26) 7.3 未来计划购机系统 (28)

7.4 未来计划购机价格 (28) 7.5 未来计划购机时间 (29) 7.6 未来购买智能手机的原因 (29) 第八章总结 (31) 8.1 手机上网作为网民接入互联网的主要方式，逐渐成为网民的一种生活方式 (31) 8.2 网络是影响手机网民上网的主要因素，降费提速是关键 (31) 8.3 智能手机成为主流，Android市场潜力最大，诺基亚手机份额进一步下降 (31)

大数据实例：网站用户行为分析

山西大学研究生项目设计报告（2015 ---- 2016学年第1学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：软件工程(专硕) 课程名称：大数据处理 论文题目：网站用户行为分析 授课教师（职称）：杜亮 研究生姓名：温杰 年级：2016级 学号：201622405011 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2016年12月20日

大数据实例：网站用户行为分析 大数据实例：网站用户行为分析 (2) 一、案例简介 (4) 二、案例目的 (4) 三、软件工具 (4) 四、案例任务 (4) 五、实验步骤 (5) 5.1、实验步骤一：实验环境准备 (5) 5.1.1、linux系统的安装 (5) 5.1.2、Hadoop的安装 (6) 5.1.3、MySQL的安装 (6) 5.1.4、HBase的安装 (8) 5.1.5、Hive的安装 (8) 5.1.6、Sqoop的安装 (10) 5.1.7、Eclipse安装 (12) 5.2、实验步骤二：本地数据集上传到数据参考Hive (12) 5.2.1、实验数据集的下载 (12) 5.2.2、解压下载得到的数据集到指定目录 (12) 5.2.3、数据集的预处理 (13) 5.3、实验步骤三：Hive数据分析 (15) 5.4、实验步骤四：Hive、MySQL、HBase数据互导 (19) 5.4.1、Hive预操作 (19)

5.4.2、使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL (20) 5.4.3、使用Sqoop将数据从MySQL导入HBase (21) 5.5、实验步骤五：利用R进行数据可视化分析 (22) 5.5.1、R安装 (22) 5.5.2、可视化分析MySQL中的数据 (23)

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

中国网民构成与行为分析

中国网民构成与行为分析 王恩海 ABSTRACT The paper gives an overall analysis on Chinese Internet users demographic structure and Internet behaviors.According to the survey result published in Jan,2005by China Internet Network Information Center(CNNIC),the paper makes it clear that who are the Internet users,when do they access Internet,where do they use Internet,how do they access Internet and what are they doing on Internet. 关键词:网民;特征结构;行为 一、引言 中国自1994年正式接入互联网已整整10个年头了。在这10年中,中国的互联网可谓发生了翻天覆地的变化。据中国互联网络信息中心(C NNIC)2005年1月发布的第15次中国互联网络发展状况报告显示,我国网民数已增加到9400万人(如图1所示),成为世界互联网第二大国,上网计算机数超过4160万台,网站66 9万个,网络国际出口带宽由刚开通时的64Kbit s 剧增到74 4Gbit s 。 图1 C NNIC 历年调查的网民增长情况 二、数据分析 (一)什么人在上网 不同的上网群体对互联网产业来说有着不同的市场价值。从性别来看,男性网民占60 6%,女性网民占39 4%,男性依然占据网民主体;从婚姻状况来看,未婚网民占57 2%,已婚网民占42 8%,未婚者在目前仍然是我国网民的主体;从年龄来看,网民中18~24岁的年轻人所占比例最高,达到35 3%,其次是25~30岁的网民(17 7%)和18岁以下的网民(16 4%),35岁及以下的网 民占80 8%,35岁以上的网民占19 2%,网民在结构上仍然呈现低龄化的态势;从受教育程度来说,网民中受教育程度为高中(中专)的比例最高,占到29 3%,本科以下受教育程度的网民比例达到了69 3%,本科以下受教育程度的网民占据大多数;从个人月收入来看,个人月收入在500元以下(包括无收入和学生)的网民所占比例最高,达到34 2%,其次是月收入为501~1000元和1001~1500元的网民(比例分别为19 0%、16 7%),低收入网民仍然占据主体,其所占比例比半年前有明显增长;从用户职业来看,网民中学生所占比例最多,达到了32 4%,其次是专业技术人员,占总数的12 6%。从以上数据可以看出,我国网民正逐步走向大众化,在特征结构上正在向合理与均衡的方向发展。 (二)什么时候上网 上网的时间可体现出网民上网的规律,网民一天中使用互联网的时间波动非常大:凌晨1点至早上7点是网民最少上网的时间,从早上8点起上网的人逐渐增加,到上午10点达到一天中的第一个高峰,有25 5%的网民在 这一时间上网;到11点略有回落,从中午12点开始回升,下午15点时达到一天当中的第二个高峰,有33 0%的网民在这一时间上网,此后上网人数开始下降;从晚上19点开始上网人数激增,到晚上20点的时候达到一天中的顶峰,有51 8%的网民在这一时间上网,此后上网人数逐渐减少;到22点之后上网人数急剧减少(如图2所示)。可以看出,人们日常生活的作息时间在一定程度上影响着人们使用互联网的时间,网民使用互联网的高峰时间仍然在晚上。 另有数据表明,网民平均每周上网4 1天,13 2个小时。这说明人们对互联网的使用越来越频繁,互联网对 55 2005年第7期No.7 2005 统计研究Statistical Research

网络行为分析产品市场概况

网络行为分析产品市场概况 （1）网络行为分析产品市场发展背景 1）互联网高速发展，数据量爆发式增长 随着互联网新技术、新应用的迅速发展，我国网络规模迅速扩大。截至2018 年12 月，我国网民规模达8.29 亿，全年新增网民5,653 万人，互联网普及率为59.6%；在上网时长方面，2018 年，我国网民的人均周上网时长为27.6 小时。伴随互联网的快速发展，网络数据量呈爆发式增长，根据IDC 预测，2020 年全球数据总量将达到44ZB。近年来，全球产生的数据总量情况如下图所示：

预计到2020 年我国数据量将达到7.87ZB，占全球数据总量的18%。随着网络信息量的快速增长，监管部门对于信息安全重视程度的提高，对网络行为分 析产品的需求将愈加强烈。 2）网络犯罪逐年增加，网络安全问题日益凸显 近年来，网络和信息技术快速发展，在促进经济发展、社会进步的同时，也 带来了众多网络安全问题，通过网络进行犯罪成为一种新型犯罪形式，其复杂性、 影响力已超过传统犯罪。网络黄赌毒、网络恐怖主义、网络经济诈骗、窃取公民 个人信息等违法犯罪日益增多，严重影响公共安全。如何有效应对网络的负面影 响，依法打击网络犯罪，给监管机构提出了新课题与新挑战。为了维护网络和社 会安全，监管部门需对网络行为的安全进行监审与管理，为网络行为分析产品提 供了巨大的市场空间。 3）社会信息化提高，舆情监测市场需求增加 随着全媒体时代的到来，网民习惯于在微博、微信等移动APP 上发表意见，网络反腐、网络实名举报显现威力。根据新华网网络舆情检测分析中心的数据， 2016 年度，网络舆情呈现以下几个特点：其一，涉事主体以党政机关最多，为 49.3%；其二，舆情来源更加广泛，其中自媒体占比超过三分之二；其三，标签 化传播仍不鲜见，容易导致情绪化宣泄，甚至产生“媒介审判”。

社会网络分析_SNA_研究热点与前沿的可视化分析.

情报、信息与共享 Intelligence,Inform ation &Sharing [基金项目] 本文系国家社会科学基金资助项目社会网络分析在企业知识共享中的应用研究 (09B TQ 022的研究成果之一。[作者简介] 赵蓉英,女,1966年生,教授,博士生导师,武汉大学科学评价研究中心副主任;王静,女,1986年生,硕士生。 社会网络分析(SNA研究热点与前沿的可视化分析 Resea rch o f Inte rna tio nal Soc ial Net w or k Analysis in Fro nt ier Do mains in Visualize d Info rm atio n 赵蓉英王静 (武汉大学信息资源研究中心,武汉大学科学评价研究中心,武汉,430072 [摘要] 本文首先对IS I We b of Kno w le dg e 数据库中收录的以社会网络分析(S NA为主题的文献的时空分布进行了分析;然后利用信息可视化软件Cite Space 绘制出社会网络分析(SNA的代表人物、代表作的知识图谱,并对其进行了分析;最后通过检测词频变动趋势显著的主题词确定出国际社会网络分析(SNA研究的前沿领

域和发展趋势,并绘制出国际视野下的社会网络分析(S NA研究热点与研究前沿的 知识图谱。 [关键词] 社会网络分析研究热点研究前沿知识图谱 CiteSpace ! [中图分类号] G 203 [文献标识码] A [文章编号] 1003 2797(201101 0088 07 [Abstract] The distri bution of time,geographic regi ons for the publi shed papers regarding to Social N etwork Analysis was analyzed by maki ng use of the newly developed informati on vi s ualization m ethods,and the co-citation data records retri eved from ISI Web of Knowledge,then dr aw the knowledge map of C i ted Author ,Cited Reference on Soci al N etwork Analysis.And confirm s the research edge and trend of i nternational research on Social N etwork Analysis by detecting subject headings whos e word frequency fluctuation are s i gni ficant,and draws the knowledge map of them by us i ng Citespace.[Key words] Social N etwork Analysi s ,research edge,knowledge map,C i teSpace ! 最初对社会网络感兴趣的是英国著名的人类学家布朗(Ra dcliffe Brown ,他在对社会结构的关注中,以相对来说非技术的形式提出了社会网络的思想(参见布 朗,1999。从30年代到70年代,越来越多的社会人类学家和社会学家开始构建布朗的社会结构概念,认真思考社会结构和社会网络这些概念和隐喻。这些结构化的隐喻目的在于理解相互缠绕和关联在一起的关系,而社会行动恰恰是通过这些关系组织在一起的。渐渐的, 社会网络这个隐喻步入学术殿堂。社会网络的一些关键概念也应运而生,诸如密度 (d ensity、中心度 (cen trality、三方关系 (triad 等概念如雨后春笋,纷纷涌现[1] 。 概括地讲,社会网络分析是对社会关系结构及其 属性加以分析的一套规范和方法。它主要分析的是不同社会单位(个体、群体或社会所构成的关系的结