㈠ 互聯網有哪些特點
互聯網的特點有傳遞性、自由性、實時性、交換性、共享性、開放性。利用互聯網進行視頻觀看，文字閱讀，通過互聯網瀏覽時事熱點，說明互聯網具有信息傳遞的特點。
互聯網的自由性較強，利用互聯網進行通訊，可以與人時刻溝通，說明互聯網有實時性的特點。可以利用互聯網進行貿易交易，這說明互聯網具有交換功能。互聯網可以更高效、便捷、快速的溝通現實世界，同時也離不開現實世界的支撐。
互聯網越來越普及，互聯網不僅改變了人們的生活習慣，還改變了傳統的辦公方式。利用互聯網可以提高辦公效率，改善人們生活，豐富人們的業餘生活。
互聯網作為一個新的溝通虛擬社區，它可以鮮明突出個人的特色，只有有特色的信息和服務，才可能在互聯網上不被信息的海洋所淹沒，互聯網引導的是個性化的時代。
不過在互聯網上活動的時候，每個人都要約束自己，不可違反法律法規，在網路監管下合法上網。
㈡ 復雜網路 --- 社會網路分析
「社會網路」指的是社會成員及其相互關系的集合。社會網路中所說的「點」是各個社會成員，而社會網路中的「邊」指的是成員之間的各種社會關系。成員間的關系可以是有向的，也可以是無向的。同時，社會關系可以表現為多種形式，如人與人之間的朋友關系、上下級關系、科研合作關系等，組織成員之間的溝通關系，國家之間的貿易關系等。社會網路分析(Social Network Analysis)就是要對社會網路中行為者之間的關系進行量化研究，是社會網路理論中的一個具體工具。
因此，社會網路分析關注的焦點是關系和關系的模式，採用的方式和方法從概念上有別於傳統的統計分析和數據處理方法。
社會網路通常表達人類的個體通過各種關系連接起來，比如朋友、婚姻、商業等，這些連接宏觀上呈現出一定的模式。很早的時候，一些社會學家開始關注人們交往的模式。Ebel等進行了一個電子郵件版的小世界問題的實驗，完成了Kiel大學的5000個學生的112天電子郵件連接數據，節點為電子郵件地址，連接為消息的傳遞，得到帶指數截斷的冪律度分布，指數為r＝1．18。同時證明，該網路是小世界的，平均分隔為4．94。
社會網路分析，可以解決或可以嘗試解決下列問題：
「中心性」是社會網路分析的重點之一，用於分析個人或組織在其社會網路中具有怎樣的權力，或者說居於怎樣的中心地位，這一思想是社會網路分析者最早探討的內容之一。
點度中心度表示與該點直接相連的點的個數，無向圖為（n-1），有向圖為（入度，出度）。
個體的中心度(Centrality)測量個體處於網路中心的程度，反映了該點在網路中的重要性程度。網路中每個個體都有一個中心度，刻畫了個體特性。除了計算網路中個體的中心度外，還可以計算整個網路的集中趨勢(可簡稱為中心勢，Centralization)。網路中心勢刻畫的是整個網路中各個點的差異性程度，一個網路只有一個中心勢。
根據計算方法的不同，中心度和中心勢都可以分為3種：點度中心度／點度中心勢、中間中心度／中間中心勢、接近中心度／接近中心勢。
在一個社會網路中，如果一個個體與其他個體之間存在大量的直接聯系，那麼該個體就居於中心地位，在該網路中擁有較大的「權力」。在這種思想的指導下，網路中一個點的點度中心性就可以用網路中與該點之間有聯系的點的數目來衡量，這就是點度中心度。
網路中心勢指的是網路中點的集中趨勢，其計算依據如下步驟：首先找到圖中的最大點度中心度的數值，然後計算該值與任何其他點的中心度的差值，再計算這些「差值」的總和，最後用這個總和除以各個「差值」總和的最大可能值。
在網路中，如果一個個體位於許多其他兩個個體之間的路徑上，可以認為該個體居於重要地位，因為他具有控制其他兩個個體之間的交往能力，這種特性用中間中心度描述，它測量的是個體對資源控制的程度。一個個體在網路中占據這樣的位置越多，代表它具有很高的中間中心性，就有越多的個體需要通過它才能發生聯系。
中間中心勢定義為網路中 中間中心性最高的節點的中間中心性與其他節點的中間中心性的差距，用於分析網路整體結構。中間中心勢越高，表示該網路中的節點可能分為多個小團體，而且過於依賴某一個節點傳遞關系，說明該節點在網路中處於極其重要的地位。
接近中心性用來描述網路中的個體不受他人「控制」的能力。在計算接近中心度的時候，我們關注的是捷徑，而不是直接關系。如果一個點通過比較短的路徑與許多其他點相連，我們就說該點具有較高的接近中心性。
對一個社會網路來說，接近中心勢越高，表明網路中節點的差異性越大；反之，則表明網路中節點間的差異越小。
註：以上公式都是針對無向圖，如果是有向圖則根據定義相應修改公式即可
當網路中某些個體之間的關系特別緊密，以至於結合成一個次級團體時，這樣的團體在社會網路分析中被稱為凝聚子群。分析網路中存在多少個這樣的子群，子群內部成員之間關系的特點，子群之間關系特點，一個子群的成員與另一個子群成員之間的關系特點等就是凝聚子群分析。
由於凝聚子群成員之間的關系十分緊密，因此有的學者也將凝聚子群分析形象地稱為「小團體分析」或「社區現象」。
常用的社區檢測方法主要有如下幾種：
（1）基於圖分割的方法，如Kernighan-Lin演算法，譜平分法等；
（2）基於層次聚類的方法，如GN演算法、Newman快速演算法等；
（3）基於模塊度優化的方法，如貪婪演算法、模擬退火演算法、Memetic演算法、PSO演算法、進化多目標優化演算法等。
凝聚子群密度(External-Internallndex，E-IIndex)主要用來衡量一個大的網路中小團體現象是否十分嚴重，在分析組織管理等問題時非常有效。
最差的情形是大團體很散漫，核心小團體卻有高度內聚力。另外一種情況是，大團體中有許多內聚力很高的小團體，很可能就會出現小團體間相互斗爭的現象。凝聚子群密度的取值范圍為[-1，+1]。該值越向1靠近，意味著派系林立的程度越大；該值越接近-1，意味著派系林立的程度越小；該值越接近0，表明關系越趨向於隨機分布，未出現派系林立的情形。
E-I Index可以說是企業管理者的一個重要的危機指數。當一個企業的E-I Index過高時，就表示該企業中的小團體有可能結合緊密而開始圖謀小團體私利，從而傷害到整個企業的利益。其實E-I Index不僅僅可以應用到企業管理領域，也可以應用到其他領域，比如用來研究某一學科領域學者之間的關系。如果該網路存在凝聚子群，並且凝聚子群的密度較高，說明處於這個凝聚子群內部的這部分學者之間聯系緊密，在信息分享和科研合作方面交往頻繁，而處於子群外部的成員則不能得到足夠的信息和科研合作機會。從一定程度上來說，這種情況也是不利於該學科領域發展的。
核心-邊緣(Core-Periphery)結構分析的目的是研究社會網路中哪些節點處於核心地位，哪些節點處於邊緣地位。核心-邊緣結構分析具有較廣的應用性，可用於分析精英網路、論文引用關系網路以及組織關系網路等多種社會現象。
根據關系數據的類型(定類數據和定比數據)，核心—邊緣結構有不同的形式。定類數據和定比數據是統計學中的基本概念，一般來說，定類數據是用類別來表示的，通常用數字表示這些類別，但是這些數值不能用來進行數學計算；定比數據是用數值來表示的，可以用來進行數學計算。如果數據是定類數據，可以構建離散的核心-邊緣模型；如果數據是定比數據，可以構建連續的核心-邊緣模型。
離散的核心-邊緣模型，根據核心成員和邊緣成員之間關系的有無及緊密程度，又可分為3種：核心-邊緣全關聯模型、核心-邊緣局部關聯模型、核心-邊緣關系缺失模型。如果把核心和邊緣之間的關系看成是缺失值，就構成了核心-邊緣關系缺失模型。
這里介紹適用於定類數據的4種離散的核心-邊緣模型:
參考
㈢ 網路的特點
計算機網路有無中心性、開放性、信息容量巨大、信息種類豐富、信息傳播「交互性」鎮棚等特點。計算機網路遍布全世界，無論採取何種連接方式，只要上了網，就成為計算機網路上的一個終端，並可以同網路上的任何一個其他終端相連接。
計算機網路具有無中心性和開放性的特點。計算機網路中，對信源的資格並無特殊扮旅肢限制，任何一個上網者都可以成為信源。
計算機網路具有信息容量巨大和信息種類豐富的特點。算機網路所容納的信息量巨大，以至於人們創造出「海量」這一詞語加以描述，網路資料庫就是典型的例子。與此同時，計算機網路信息在種類方面也與傳統形式有著根本的區別。
計算機網路具有信息傳播「交互性」的特點。在計算廳世機網路環境下，信宿卻可以「主動」地向信宿傳遞信息，要求信宿根據自己的要求提供信息。
㈣ 社會網路的特徵有哪些
社會網路（social
network）是一種基於「網路」（節點之間的相互連接）而非「群體」（明確的邊界和秩序）的社會組織形式，也是西方社會學從
1960
年代興起的一種分析視角。隨著工業化、城市化的進行和新的通訊技術的興起，社會呈現越來越網路化的趨勢，發生「社會網路革命」（social
network
revolution），與移動革命（mobile
revolution）、互聯網革命（internet
revolution）並列為新時期影響人類社會的三大革命
特徵：
（1）開放式的網路體系結構，使不同軟硬體環境、不同網路協議的網可以互連，真正達到資源共享，數據通信和分布處理的目標。
（2）向高性能發展。追求高速、高可靠和高安全性，採用多媒體技術，提供文本、聲音圖像等綜合性服務。
（3）計算機網路的智能化，多方面提高網路的性能和綜合的多功能服務，並更加合理地進行網路各種業務的管理，真正以分布和開放的形式向用戶提供服務。
隨著社會及科學技術的發展，對計算機網路的發展提出了更加有利的條件。計算機網路與通信網的結合,可以使眾多的個人計算機不僅能夠同時處理文字、數據、圖像、聲音等信息,
㈤ 什麼是社會網路
社會網路（socialnetwork）是一種基於「網路」（節點之間的相互連接）而非「群體」（明確的邊界和秩序）的社會組織形式，也是西方社會學從1960年代興起的一種分析視角。隨著工業化、城市化的進行和新的通訊技術的興起，社會呈現越來越網路化的趨勢，發生「社會網路革命」（socialnetworkrevolution），與移動革命（mobilerevolution）、互聯網革命（internetrevolution）並列為新時期影響人類社會的三大革命.
社會網路是指社會個體成員之間因為互動而形成的相對穩定的關系體系，社會網路關注的是人們之間的互動和聯系,社會互動會影響人們的社會行為。
社會網路是由許多節點構成的一種社會結構，節點通常是指個人或組織，社會網路代表各種社會關系，經由這些社會關系，把從偶然相識的泛泛之交到緊密結合的家庭關系的各種人們或組織串連起來。社會關系包括朋友關系、同學關系、生意夥伴關系、種族信仰關系等。
社會網路分析是社會科學領域的叫法。類似的東西在物理和計算機領域叫復雜網路。在數學領域叫做圖論。也有一些學者叫網路科學。基本的東西都類似，但關注的點不同。就和一個男人有時是爸爸，有時是兒子，有時是孫子。
最早的溯源可以歸到哥尼斯堡七橋問題。莫雷諾在上世紀初開始將可視化和類似的網路分析技術應用在分析社會現象上，比如女生的午餐關系。之後生物領域和社會領域分別獨立發展出比較完善的分析技術。集大成者是Harvard的HarrisonWhite，許多之後著名的學者都是他的徒子徒孫。
很難說SocialNetworkAnalysis是一門特定的學科。更多的應用是作為一種研究方法，有時候也會作為一種研究視角（perspective）。當然，也產生了一些中層的理論（theory），比較常見的是Granovetter的弱聯系理論，Burt的結構洞理論，Watts的小世界模型，Barabasi的PowerLaw。
之前的社會科學往往關注個體（或者行動者，如企業、個人）的特性，而忽略個體之間的關系。而社會網路的研究正是研究關系的方法、視角。最大的特徵在於考慮了個體之間的互相依賴，更接近於現實社會。將這些關系用如題頭所示的圖片展示出來，可以直觀的看到各個行動者在網路中的位置和網路整體結構。