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Pajek – Manual
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回报。
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* 结点为约束为 Ci : Ci = ∑c
, 对于独立结点 i
j ij
C= 1 的集合。
－ Clustering Coefficients(聚集度系数) － 在无向网络中计算不同的固有趋向聚集度:
设 deg(υ) 表示结点 υ 的的度数， | E (G1 (υ)) | 与结点 υ 直连的含有 1 个邻居的结点， MaxDeg 网络中单个结点的最大度数，与 E (G2 (υ)) ，与结点 υ 直连的含有 1 到 2 个邻 居的结点。
* CC1 － 只有1个邻居的结点的聚集度。
2 | E(G (υ)) |deg(υ) 1 * CC CC1 ' (υ) = CC 1 (υ) = 1(υ)
deg(υ) ? (deg(υ) ? 1) MaxDeg
* CC2 － 2 个邻居的结点的聚集度。 *
| (G (υ)) | CC ' (υ) = deg(υ) (υ) E 1
(υ) = CC2 CC2
| E(G2 (υ)) MaxDeg 2 |
如果 deg(υ)≤结点 υ 所有的聚集度为 0。
－ Summing up Values of Lines(线数和) － 与选取结点相连的所有的入度与出度，或 所有的线数的和数。
－ Min of Values of Lines(最小线数) － 找到与选择结点相连的入度与出度，或所有 线数的最小值。
－ Max of Values of Lines(最大线数) － 找到与选择结点相连的入度与出度，或所有线 数的最大值。
－ Centers(中心) － 在图中使用“掠夺”（robbery）算法找到中心：结点比它们（中 心）的邻居含有更高度数（更强）时从它们中掠取强度：
* 首先根据结点的度数赋予相应结点相应强度，或者用 1 赋值。
* 当“虚弱”结点被找到的时候，邻居根据强度从它掠取相应的强度，或者他们平 分。
－ PCore(P 核)－一般化核心
* Degree(度) － 简单核心。
* Sum(和) － 将线数计入总值 account 。（在 PCore 中线数的总和） * Max(最大) －将线数计入总值 account。（在 PCore 中线数的最大）
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以上内容所“傻大师”翻译，Email：
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循环 过渡
图 9：属于循环和过渡的线（捷径）3 边环。
循环 过渡 宗系
菱形
图 10： 弧上的 4 边环的种类
z Count(数目) － 每条边属于预先指定的环的次数。
－ 3-rings(3 边环) － 每条属于 3 边环的边的计数（count number）。
* 无向—对于无向网络 － 记取无向三边环的计数。
* 有向—对于有向网络 － 记取循环，过渡，或者所有的 3 边环，或者记取每条边
为过渡捷径的次数(见图 9)。
－4-rings（4 边环）－ 每条属于 4 边环的边的计数(count number)。
* 无向—对于无向网络 － 记取无向 4 边环的计数。
* 有向—对于有向网络 － 记取循环，过渡，或者所有的 4 边环，或者记取每条边 为过渡捷径的次数(见图 10)。
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3.3 Nets(网)
两个网络的运算。
z Union of lines(边的联合) － 融合选取的网络。结果是一个复合联系的网络。如果你想
得到网络的联合，复合边必然被删除。网络必须在维度上匹配或：如果一个网络有 m 个结点和其他 n 个结点，且 m z CrossDifference（交叉差集）－ 被选取网络的差集。 z Difference(差集) － 将相关数目考虑的被选取网络的差集。 z Union of vertices(结点的联合) － 将第二个网络加入到第一个网络后。 z Fragment（1 in 2）(碎片)—在网络 2 中找到所有碎片的副本（由网络 1 决定） － Find (寻找) － 执行命令 － Options（选项） 选择适当的碎片模型。 * Induced(诱导的) － 碎片的副本中两结点间不能有多余的边来匹配（强条件） 否则多余的边会被提出（present）。（相对较弱） * Labeled(标记的) － 标记必须匹配（例如：分子中的原子）。标记用分划（partition） 中的类型（颜色）来决定—第一个分划与第二个分划必须在寻找标记过的碎片之前 选择。第一个分划决定第一个网络（碎片）的‘标记’，第二个分划决定第二个（原 始的）网络。 26 Pajek 1.16 / October 4, 2006 Pajek – Manual 27 * Check values of Lines(检查边间的数值)－边的数值必须匹配（例如：在家谱学中 表示性别的数值：1—男，2—女） * Check relation number(检查相关系数)—相关系数必须匹配。 * Check only cluster(仅仅检查类)—只有碎片会被查找。其中，第一个结点是类中 结点的一个。 图 11：碎片—Ragusa的近亲通婚 * Extract subnetwork(展开子网)—产生附加结果：展开包含属于碎片和一致边的子 网。 ·Retain all vertices after extracting (在展开之后保留所有结点)－在展开后的网络 与原网络相同的结点会被保留，仅仅不属于任何碎片的边将被取消。 * Same vertices determine one fragment at most(相同结点最大化决定一个碎片)— 在同结点集合（不同边）上的碎片处理的方式 如果没有被选择：允许相同结点集的碎片 选择：不允许相同结点集的碎片。 * Repeating vertices in fragment allowed － 相同结点可以在碎片中出现多次。(例 如：在循环中) z Multiply First*Second（乘法 第一个*第二个）－ 将所选择的 1 或 2 网络模型相乘（与 乘法规则相匹配） z Shrink coordinates(1 to 2)(缩小一致性) —当你缩小网络时有用，单独缩小每一个网络， 然后将所有的一致性赋予原始网络中的结点（同一类的结点得到相同的一致性）。用缩 小网络 1 的一致性替换网络 2 的一致性。缩减可以用 ? 分划 或 ? 结构 来定义 6。 6 为 AndyChang 翻译，Email: andychang83@gmail.com 27 Pajek 1.16 / October 4, 2006