复杂网络分析软件NetworkX和UCINET数据关联的方法

最新推荐文章于 2025-05-17 16:47:21 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-17 16:47:21 发布 · 5k 阅读

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本文介绍了如何将NetworkX中的网络数据转换为UCINET可读的格式，以便进行egonetwork分析。通过将NetworkX网络转换为邻接矩阵并保存为文本文件，成功实现了与UCINET软件的数据对接。

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最近准备做一些关于ego network分析方面的实验（也是参考别人论文想到的研究点），发现这方面的测量结果，大家都是用ucinet这个软件做的，觉得其肯定集成了很多ego network测量的指标。其官网目前在google sites，访问不了的朋友在这个网址上可以看到其Document之类的：http://www.analytictech.com/ucinet/

记得很多朋友都用过这个软件，但我确实没用过，希望能尽快上手。探索了一下，发现其界面Data——Import text file——可以选择从Pajek文件导入，而我之前比较熟悉的NetworkX中的network可以很容易保存成Pajek文件，但我测试了一个3000多个节点的network，发现其读入的时候总是无响应。

没办法，只能尝试其他方法。在这里：http://www.analytictech.com/ucinet/help.htm 下载了其user guide，简单阅读了一下。发现其可以直接输入纯文本的矩阵记录，如下面这个矩阵：

0 1 1 0
1 0 1 1
1 1 0 0
0 1 0 0

再仔细看看NetworkX的文档，发现其network可以方便地转成numpy中的矩阵（即以邻接矩阵的形式存储network），而numpy中的矩阵又可以很容易转成文本文件：

G_matrix=nx.to_numpy_matrix(G)
savetxt('Out_put_file.txt',G_matrix)

再尝试用ucinet读取了一下这个输出文件，发现可以在比较短的时间内处理完成了。经过以上流程，就完成了NetworkX中的network到UCINET的转换。简单记录一下。

前面那个矩阵的ego network度量结果为：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
Size Ties Pairs Densit AvgDis Diamet nWeakC pWeakC 2StepR ReachE Broker nBroke EgoBet nEgoBe
------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------
1 2.00 2.00 2.00 100.00 1.00 1.00 1.00 50.00 100.00 60.00 0.00 0.00 0.00 0.00
2 3.00 2.00 6.00 33.33 2.00 66.67 100.00 60.00 2.00 0.33 2.00 66.67
3 2.00 2.00 2.00 100.00 1.00 1.00 1.00 50.00 100.00 60.00 0.00 0.00 0.00 0.00
4 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 100.00 100.00 100.00 0.00 0.00

1. Size. Size of ego network.
2. Ties. Number of directed ties.
3. Pairs. Number of ordered pairs.
4. Density. Ties divided by Pairs.
5. AvgDist. Average geodesic distance.
6. Diameter. Longest distance in egonet.
7. nWeakComp. Number of weak components.
8. pWeakComp. NWeakComp divided by Size.
9. 2StepReach. # of nodes within 2 links of ego.
10. ReachEffic. 2StepReach divided Size.
11. Broker. # of pairs not directly connected.
12. Normalized Broker. Broker divided by number of pairs.
13. Ego Betweenness. Betweenness of ego in own network.
14. Normalized Ego Betweenness. Betweenness of ego in own network.