用R语言对网络数据进行统计分析(一)

前言

网络与网络分析是定量科学中近几年热度增长最快的领域之一。尽管社会网络分析的起源可以追溯到上世纪30年代,并且图论的出现也可以追溯到上个世纪,但是这个现象的出现和现代网络科学领域的流行,似乎是10几年前没有预料到的。网络已经渗透到每个人的生活中,远远超出研究领域和方法论的范围,特别是通过现在很熟悉的一些现实事物,比如互联网、社交网络和病毒营销。

测量尺度和数据分析是网络研究中最重要的两个部分。因此,所有关于网络分析的统计方法都有一个关键特性,就是兼具普遍性以及复杂性,实现从应用程序到方法论和理论的升华。和其他统计学领域一样,为解决大量网络相关的问题,需要这些问题可以被具体描述并且可以应用统计技术,包括基础的可视化和网络结构的描述,比如抽样、建模和推算网络的拓扑结构,然后建立静态网络和可以预测的动态的网络检索过程。

用来执行网络相关分析的软件现在可以从各种语言环境跨平台被找到。毫无疑问,R语言社区在做网络数据的统计分析这方面的发展非常活跃。许多人贡献了一些专门用于网络分析的R包。这些R包提供标准化操作、可视化和网络数据的描述到网络拓扑结构的建立一系列功能。

注:CSDN博客主要是我的笔记 GitHub上有我绝大多数项目的源码 我的个人网站上有笔记和项目相结合的详细介绍