社會網絡分析工具Gephi【統計Part1網絡概觀與中心性】

了解社會網絡指標演算方法與其代表意義
Rating: 4.7 out of 5 (4 ratings)
218 students
社會網絡分析工具Gephi【統計Part1網絡概觀與中心性】
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了解社會網絡計算指標運算方式並詮釋分析結果
了解如何運用Filter功能可以篩選想要觀察的網絡區塊,例如:Giant Component、K-core、K-brace等

Requirements

  • 了解社會網絡分析的概念
  • 學會Gephi資料匯入與基本功能列

Description

統計功能Statistic

01 網絡概觀(Network Overview)

02 網絡與節點中心性_中介中心性(Betweenness Centrality)

03 網絡與節點中心性_接近中心性(Closeness Centrality)

04 網絡與節點中心性_程度中心性(Degree Centrality)&特徵向量中心性(Eigenvector Centrality)

05 網絡與節點中心性_Prestige

06 HIT & PageRank

07 Average Cluster Coefficient 平均群聚係數


Who this course is for:

  • 想要了解網絡圖統計功能,例如:如何計算網絡直徑、單一節點平均程度或中心性指標
  • 想要學習如何運用Filter篩選功能,進一步協助網絡圖的分析

Course content

1 section • 7 lectures • 1h 21m total length
  • 統計01 網絡概觀(Network Overview)
    16:39
  • 統計02 網絡與節點中心性_中介中心性(Betweenness Centrality)
    11:55
  • 統計03 網絡與節點中心性_接近中心性(Closeness Centrality)
    05:43
  • 統計04 網絡與節點中心性_程度中心性(Degree Centrality)&特徵向量中心性(Eigenvector Centrality)
    10:26
  • 統計05 網絡與節點中心性_Prestige
    09:25
  • 統計06 HIT & PageRank
    15:30
  • 統計07 Average Cluster Coefficient 平均群聚係數
    12:14

Instructor

資料分析與應用研究者
Weimin Fan
  • 4.3 Instructor Rating
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  • 5 Courses

個人擁有圖書資訊學科背景,專長是進行資料分析與應用,目前感興趣是社會網絡分析,個人認為社會網絡分析有別於以往量化統計的應用,讓研究者不再侷限於母體樣本的限制,透過社會網絡分析方法可將隱性知識加以呈現與視覺化,並透過圖像理論發展的量化技巧,分析節點在網絡的重要性與位置,進而了解隱藏在大數據(Big Data)下的各種研究現象,推薦大家來試試看,目前預計主要開設Gephi和Ucinet兩套軟體應用課程。