🌐 社交网络分析进阶指南

社交网络分析（Social Network Analysis, SNA）是研究网络中节点间关系的科学，常用于理解信息传播、群体行为和影响力结构。以下为进阶方向的核心内容：

🔍 进阶分析主题

1. 网络结构深度解析

   • 使用 中心性分析（Centrality Analysis）识别关键节点
   • 图论算法（如PageRank、Eigenvector Centrality）量化节点重要性
   • 📌 社交网络结构 可视化工具推荐：社交网络分析工具

2. 社区检测与模块化

   • 聚类算法（如Louvain、Girvan-Newman）发现隐藏子群体
   • 分析社区间的连接强度与信息流动
   • 🧠 社区检测算法 案例研究：社区检测实践

3. 动态网络建模

   • 跟踪网络随时间的演变（如节点增减、边权重变化）
   • 应用 时间序列分析 和 流网络模型
   • ⏳ 动态网络建模 技术文档：动态分析指南

📚 扩展学习资源

• 社交网络基础概念：适合初学者的入门教程
• 📊 社交网络分析案例：点击查看真实场景应用
• 📚 推荐书籍：《社交网络分析：还原网络中的关系与结构》

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