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动态网络分析 (查看源代码)

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DNA统计工具通常可针对大规模网络进行优化，同时允许对多个具有多种类型的节点(多节点)和多种类型的链接(多边)的网络进行分析。多节点多重网络通常被称为'''元网络 Meta-Network'''或'''高维网络 High-Dimensional Networks'''。相比之下，SNA统计工具侧重于单一模式或至多两种模式的数据，一次只能进行一种类型链接的分析。

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DNA统计工具通常可针对大规模网络进行优化，同时允许对多个具有多种类型的节点（多节点）和多种类型的链接（多边）的网络进行分析。多节点多重网络通常被称为'''元网络 Meta-Network'''或'''高维网络 High-Dimensional Networks'''。相比之下，SNA统计工具侧重于单一模式或至多两种模式的数据，一次只能进行一种类型链接的分析。

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DNA统计工具倾向于为用户提供更多的测量手段，因为它们的测量手段同时从多个网络中提取的数据。'''潜在空间模型 Latent Space Models'''(Sarkar 和 Moore，2005年)和'''基于代理的模拟 Agent-Based Simulation'''经常用来测试动态的社交网络(Carley 等人，2009年)。从计算机仿真的角度来看，DNA中的节点就像量子理论中的原子一样，尽管不一定需要将节点视为概率随机的。传统SNA模型中的节点是静态的，而DNA模型中的节点具有学习能力。特性随时间变化; 节点可以随之适应: 一个公司的职员可以学习新技能，增加他们在公司结构中的价值; 或者，抓捕了一名恐怖分子，另外三人被迫临时合作。变化从一个节点传播到下一个节点，依此类推。DNA增加了网络进化的基本要素，并考虑了可能发生变化的环境。

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DNA统计工具倾向于为用户提供更多的测量手段，因为它们的测量手段同时从多个网络中提取的数据。'''潜在空间模型 Latent Space Models'''(Sarkar 和 Moore，2005年)和'''基于代理的模拟 Agent-Based Simulation'''经常用来测试动态的社交网络(Carley 等人，2009年)。从计算机仿真的角度来看，DNA中的节点就像量子理论中的原子一样，尽管不一定需要将节点视为概率随机的。传统SNA模型中的节点是静态的，而DNA模型中的节点具有学习能力。特性随时间变化；节点可以随之适应: 一个公司的职员可以学习新技能，增加他们在公司结构中的价值；或者，抓捕了一名恐怖分子，另外三人被迫临时合作。变化从一个节点传播到下一个节点，依此类推。DNA增加了网络进化的基本要素，并考虑了可能发生变化的环境。

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[[Image:DynamicNetworkAnalysisExample.jpg|right|340px|thumb|

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[[Image:DynamicNetworkAnalysisExample.jpg|right|340px|thumb|图1：多实体、多网络、动态网络图示]]

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图1：多实体、多网络、动态网络图示]]

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动态网络分析与标准社交网络分析相比，有三个主要特征。第一，DNA研究的不仅仅是社交网络，而是元网络。其次，基于代理建模和其他形式模拟常用于探索网络如何演变与适应，以及人为干预对这些网络的影响。第三，网络中的链接不是二进制的; 事实上，在许多情况中它们代表了链接存在的可能性。

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动态网络分析与标准社交网络分析相比，有三个主要特征。第一，DNA研究的不仅仅是社交网络，而是元网络。其次，基于代理建模和其他形式模拟常用于探索网络如何演变与适应，以及人为干预对这些网络的影响。第三，网络中的链接不是二进制的；事实上，在许多情况中它们代表了链接存在的可能性。

==元网络==

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'''元网络 Meta-Network'''是一种多模式、多链接、多层级的网络。多模式意味着有多种类型的节点; 例如，人与位置坐标的节点。多链接意味有着众多类型的链接，例如友谊和建议。多层级表明某些节点可能是其他节点的组成部分，例如由人员和组织构成的网络，并且链接之一就是谁是哪个组织的成员。

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'''元网络 Meta-Network'''是一种多模式、多链接、多层级的网络。多模式意味着有多种类型的节点；例如，人与位置坐标的节点。多链接意味有着众多类型的链接，例如友谊和建议。多层级表明某些节点可能是其他节点的组成部分，例如由人员和组织构成的网络，并且链接之一就是谁是哪个组织的成员。

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* 在时间维度上，开发算法来跟踪网络中的群体

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* ~~开发从各种数据源资源(如文本)中提取或定位网络的工具~~

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* 开发从各种数据源资源（如文本）中提取或定位网络的工具

* 在时间维度上，在网络上开发有效的统计测量手段

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