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课程主页: https://www.udemy.com/course/gephi-statistic-filter/
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以下是Coursera課程「社會網絡分析工具Gephi【統計Part1網絡概觀與中心性】」的內容摘要： 本課程將聚焦於Gephi軟體中的統計功能，深入探討社會網絡分析的常用運算方法。課程將從網絡整體概觀出發，引導學習者理解各種網絡指標的意義，並包含以下幾個重要面向： 1. **網絡概觀 (Network Overview)**：介紹如何從整體層面觀察網絡的結構與特性。 2. **網絡節點中心性 (Node Centrality)**： * **中介中心性 (Betweenness Centrality)**：衡量節點在網絡中作為橋樑的角色。 * **接近中心性 (Closeness Centrality)**：評估節點與網絡中其他節點的距離。 * **程度中心性 (Degree Centrality)**：分析節點的直接連結數量。 * **特徵向量中心性 (Eigenvector Centrality)**：探討節點的影響力與其鄰居節點的影響力。 * **Prestige**：介紹另一種衡量節點影響力的指標。 3. **影響力 (Influence)**： * **HIT & PageRank**：學習兩種用於評估節點重要性的重要算法。 4. **連結程度 (Connectivity)**： * **平均群聚係數 (Average Cluster Coefficient)**：計算節點的鄰居之間連結的緊密程度。 課程將展示如何在Gephi的「統計功能(Statistic)」視窗中呈現整體網絡的運算數值，並指導使用者進入「Data laboratory」查看個別節點的詳細數值，以及如何匯出原始數據以進行進一步的統計分析。
社會網絡分析可以針對網絡整體與單一節點個別進行運算，本課程從Gephi「統計功能(Statistic)」中介紹常用的運算方法，並幫助使用者理解每一網絡指標的意義，主要可以從網絡概觀、網絡節點中心性(中介中心性、接近中心性、程度中心性、prestige)、影響力(HIT & PageRank)、連結程度(平均係數)四方面進行介紹，整體網絡的運算數值會呈現在Overview的統計視窗內呈現，使用者可以進到Data laboratory內的察看個別節點的數值，或進一步匯出原始數據，以利後續進一步做其他相關的統計分析。01 網絡概觀(Network Overview)02 網絡與節點中心性_中介中心性(Betweenness Centrality)03 網絡與節點中心性_接近中心性(Closeness Centrality)04 網絡與節點中心性_程度中心性(Degree Centrality)&特徵向量中心性(Eigenvector Centrality)05 網絡與節點中心性_Prestige06 HIT & PageRank07 平均群聚係數Average Cluster Coefficient
