Pajek

分析和可視化大型網絡的程序

參考手冊

Listofcommandswithshortexplanation

version1.16

VladimirBatageljandAndrejMrvar

翻譯：先紅、一生有我、傻大師、滄海回眸、AndyChang、compnetwork.遙遙、大頭、三

葉草

整理：飯團

Ljubljana,October4,2023

1996,2023V.Batagelj,A.Mrvar.Freefornoncommercialuse.

PdlLaTexversionOctober1,2023

VladimirBatagelj

DepartmentofMathematics,FMF

UniversityofLjubljana,

Slovenia://vlado.fmf.uni-Ij.si/

vladimir.batagelj@fmf.uni-lj.si

AndrejMrvar

FacultyofSocialSciences

UniversityofLjubljana,

Slovenia://nirvar.fdv.uni-lj.si/

andrej.mrvar@fdv.uni-lj.si

目錄

LPajek介紹1

2.數據對象3

3主窗口工具欄7

3.1File（文件）7

3.2Net（網絡）11

3.3Nets（網）26

3.4Operation（操作）28

3.5Partition（分類）34

3.6Partitions（分類）35

3.7Vector（向量）35

3.8Vectors（向量）36

3.9Permutation（排序）37

3.10Cluster（類）37

3.11Hierarchy（層次）37

3.12Options（選項）38

3.13Info（信息）40

3.14Tools（工具）40

4繪圖窗口工具42

4.1主窗口繪圖工具42

4.2Layout（布局）42

4.3Layers（圖層）43

4.4GraphOnly（僅圖形）44

4.5Previous（退回至！I前一次操作）44

4.6Redraw（重繪）44

4.7Next（下一步）44

4.8Options（選項）45

4.9Export（導出）47

4.10Spin（旋轉）49

4.11Move（移動）49

4.12Info（MB）49

5ExportstoEPS/SVG/VRML50

5.1Defaults（默認值）50

5.2ParametersinEPS,SVGandVRMLDefaultsWindow（在EPS/SVG/VRML默認窗口中

的參數）50

5.3ExportingPicturestoEPS/SVG—在輸入文件中定義參數52

6在Pajek中運用Macros（宏）57

6.1什么是Macro（宏）?57

6.2怎樣標明一E皖?57

6.3如何運行宏？57

6.4例子57

6.5重復最終的吩咐57

附加信息59

希望對運用Pajek進行網絡分析有一個概覽，請閱讀NICTA工作室的幻燈片：

BatageljV.:WorkshoponNetworkAnalysis,Sydney,Australia:14thto17thJune2023;at

Nicta(NationalICTAustralia).:〃vIado.fmf.uni-li.si/pub/networks/doc/#NICTA

2.數據對象

Pajek是特地用來分析大型網絡（含有成百上千個結點）的專用程序。包含如下六

種參數：

3Pajek1.16/October4,2023

圖4：Pajek主窗口

1.Networks（網絡）-主要對象（結點和邊\默認擴展名為：.net。在輸入文件中，

網絡有多種表現方法：

?利用弧線/邊（如：12-從1到2的連線）

利用弧線列表/邊序列（如：123-從1到2的連綴口從1到3的連線）

?矩陣格式

-UCINET,GEDCOM,化學式

關于網絡繪制的更具體的信息包含在輸入文件中，在‘ExportstoEPS/SVG/VRML章

節中對此有相關介紹。

2.Partitions（分類）-它指明白每個結點分別屬于哪個類，默認擴展名為:.clu。

3.Permutations（排序）-將結點重新排列，默認擴展名：.per。

4.Clusters（類）-結點的子集（如：來自分類中的一個類工默認擴展名：.cis。

5.Hierarchies（層次）-按層次關系排列的結點，例：

Root

gig2

gllgl2v5,v6,v7

vl,v2v3,v4

根結點Root下面有兩個子群-gl和g20g2是一個葉結點，包含v5、v6、v7三個

結點。gl又包含兩個子群--g11和gl2…默認擴展名：.hie。

6.Vectors（向量）-指明每個結點具有的數字屬性（實數）默認擴展名：.vec0

雙擊所選的網絡、分類…就可以在屏幕上顯示這個對象。

pajek主窗口中的程序（見圖4）是依據輸入時的數據類型來組織編排的。

排序、分類和向量用于分別從不同角度反映結點的性質,例如結點組織依次、類別

和數朝性。

4Pajek1.16/October^2023

Figure5:Spiderweb;Photo:VladimirBatagelj.

5P1.767October42023

■

0Pajek口回面

FileNetNetsOperationsPartitionPartitionsVectorVectorsPermutationClusterHierarchy

Network?Read

TimeEventsNetwork》Edit

Partition?Save二

Pennutation?

Cluster?ChangeLabel

Hiarchy>Dispose一

Vector>

PajekProjectPile▼

RepeatsessionCtrl+S▼

ShowReportWindow

RefreshObjects

▼

Exit

Cluster_?

Jj勺

一三

6Pek1.16/October42023

3主窗口工具欄

3.1File（文彳牛）六種數據對象

的輸入崎出操作：z網絡

network-N

-Read（讀）-從Ascii文件中讀取網絡。

-Edit（編輯網絡）-選擇結點，顯示其鄰居，然后：

*添加新邊到選定結點（在新邊上雙擊鼠標左鍵）

*刪除邊（雙擊左鍵）

*更改邊的屬性值（單擊右鍵）

*通過增加不行見的新結點將邊細分為兩條相互垂直的邊（單擊鼠標中鍵）

-Save-保存網絡為Ascii文件

-ExportMatrixtoEPS（將矩陣輸出為EPS）-用EPS格式生成矩陣

*Original（一般）-利用默認的計數方法（適合I-Mode和2-Mode網絡）

*UsingPermutation（排序）-利用當前排序。通過繪制附加線來區分選中的分類

中不同的類。此選項適合于1-Modc和2-Mode網絡。假如在2-Mode網絡中繪制附

加線，則須要首先定義從屬分類和以包含的類作為其次個分區的分區（在分類菜單

中X

*UsingPartition（分類）-利用當前的分類。在記錄窗口中列出了不同的類中邊

的數目和密度（以及所選的兩個類中的結點X另外，當密度用陰影圖表示時，矩

陣被輸出到EPS。

1Structural（結構化）-依據類間最大可能的連邊數目來定義密度（適合于

密度網絡圖）

2.Delta（三角化）-依據擁有最大的輸入和輸出鄰居結點數來定義密度（適合

于稀疏網絡X

*onlyblackborders（只有黑色邊框）-假如被檢測到，則矩陣中的全部方陣都將

有黑色邊框，否則，黑色邊框將會變成白的，光明的邊框會變成黑色的。

-ChangeLabel修改選定網絡的標簽。

-dispose從內存中刪除所選的網絡。

表1:時間事務列表事

務注釋

TIt原始事務-后續事務從時間點t起先發生

TEt終止事務-當時間點t結束后發生

AVvns添加標簽為n,屬性為s結點v

HVv隱藏結點V

SVv顯小結點v

DVv刪除結點V

AAuvs添加具有屬性S的弧線（u,V）

7Pajek1.16/October4,2023

HAuv隱藏弧線（u,V）

SAuv顯示弧線（u,v）

DAuv刪除弧線（U,V）

AEuvs添加具有屬性為S的邊（U：V）

HEuv隱藏邊（U：V）

SEuv顯示邊（U：V）

DEuv刪除邊（U：V）

CVvs變更結點屬性-將結點V的性質改為S

CAuvs變更弧線屬性-將弧線（U,V）的屬性改為S

CEuvs變更邊的屬性-將邊（U：V）的屬性改為S

CTuv變更類型?變更連線（U,V）的方向（無）

CDuv變更弧線（U,V）的方向

PEuvs用屬性為S的單邊（U：V）替代一對弧線（U,V）和（V,U）

APuvs添加一對具有S屬性的弧線（U,V）和（V,U）

DPuv刪除弧線對（U,V）和（V,U）

EPuvs用具有S屬性的弧線對（U,V）和（V,U）來替換邊（U：V）

zTimeEventsNetworks網絡-N

-ReadTimeEvents-讀取用時間事務描述的網絡。見表1

屬性s可以為空。假如兩個結點之間存在多條連接邊（弧），那么在程序吩咐中必需用

附加標簽：如k（第k條邊）來標明具體是哪條邊。例如：吩咐HE:31437將連接結點

14和37的第三條邊隱藏起來。

時間網絡的例子如下：

"Vertices3

.Events

TI1

AV2"b"

TE3

HV2

TI4

AV3

TI5

AV1nan

TI6

AE131

TI7

SV2

AE121

TE7

DE12

DV2

TE8

DE13

8Pajek1.16/Octobers2023

TE10

HV1

TI12

SV1

TE14

DV1

也存在其他可能：用時間間隔（timeintervals）來描述time網絡。

-Save—用時間事務格式保存時間網絡

zPartition-C

-Read從Ascii文件中讀取分類。

-Edit編輯分類（將結點分類入

-Save保存分類。

-Changelabel修改標簽。

-Disposeselectedpartitionfrommemory從內存中刪除分類

zPermutation-P

-Read從Ascii文件中讀取排序。

-Edit編輯排序（將兩個結點交換位置）

-Save保存排序

-Changelabel修改名稱

-DisposeselectedPermutationfrommemory從內存中刪除排序

zCluster-S

-Read從Ascii文件中讀取類：

-Edit編輯類（cluster）（增加和刪除結點\

-Save保存選擇類到一個ASCH文件。

-ChangeLabel變更所選類的名稱。

-Dispose從內存中刪除所選類。

zHierarchy（層次）-H

-Read從ASCII文件中讀入層次

-Edit編輯層次（變更結點的類型和名字,或者顯示所選結點所屬的層次（和子樹）\

結點能在一個層次內能移動。

-Save保存所選層次到ASCII文件。

1以上由"compnetwork"和"先紅"共同翻譯，Email:taxue_xunmeng@163

9Pajek1.16/October4,2023

-ChangeLabel變更所選層次的名稱。

-Dispose從內存中刪除所選的層次。

zVector(向量)-V

-Read從ASCII文件中讀入向量。

-Edit編輯向量(變更向量的組成％

-Save保存所選向量到ASCII文件。假如類描述的向量id存在,全部的具有相應id

的向量將被保存到相同的輸出文件。在所選向量上按V鍵，向量的id能被增加到類(空

類應當首先創建X全部的向量必需有相同的維。

-ChangeLabel變更所選向量的標簽。

-Dispose從內存中刪除所選的向量。

zpajek項目文件-*.paj

-Readpajek讀pajek項目文件(文件包含全部可能的pajek數據對象-網絡，分類

(partitions),排序(permutation),類(clusters),層次(hierarchies)和向量(vectors))?

-Save保存全部當前載入的對象作為一個pajek項目文件。

zRepeatsession(重復會話)-程序執行過程中，全部的吩咐被記在*」og文件中。用這

種方法，你能通過選擇log文件重復任何步驟。假如你在log文件中將一個文件名稱改

為?。當下一次運行log文件時，程序將詢問文件名(所以你能重復一系列相同的步驟

-log文件將可以有不同的輸入數據X假如備份log文件(Pajek.log)存在(在Pajek.exe

同一個書目下)，當Pajek運行時，它將自動執行。

zShowReportWindow-在它關閉或沒顯示的狀況下調出報告窗口。

zExit退出程序。

10Pajek1.16/October4,2023

Pajek

FileBkQVNetsOperationsPartitionPartitionsVectorVectorsPermutationClusterHierarchy

OptioTransformTranspose>1-Mode

RandomNetwork.Remove>2-Mode

Netv.

▼

&TfPartitions?Add?

Components?Edges->Arcs

HierarchicalDecomposition?Arcs->Edges>

Numbering?BidirectedArcs->Arc?

Paiti

▼

應"CitationWeights>LineValues>

k-Neighbours>Reduction>

▼

Pathsbetween2vertices>GenerateinTime>

CriticalPathMethod-CPM1-Modeto2-Mode

MaximumFlow>2Modeto1Mode>

VecVector?MultipleRelations?

▼

國，Count>SortLines?

Permutations|▼

0。劇

▼

Cluster

闔1d

±1________________________________________________IE

3.2Net（網絡）

操作（Operations）,該操作僅輸入一個網絡。

zTransform變換

-Transpose（轉置）-對所選的網絡轉置：

*1-Mode-變更箭頭方向。

*2-Mode-交換行與列。

-Remove移除

*SelectedVertices-從網絡中移除所選的結點。

*allEdges-從所選的網絡中移除全部的邊。

*allArcs-從所選的網絡中移除全部的弧。

*MultipleLine-從所選的網絡中移除全部的多重連線。

1.SumValues-相應兩結點之間的全部已刪除的邊的值加上沒刪除的邊的

值。

2.NumberofLines-在新網絡中對應于原始網絡兩個結點之間的邊的屬性

值。

3.MinValue-在所選結點之間全部連線中的最小邊的屬性值。

4.MaxLine-在所選結點之間全部連線中的最大邊的屬性值。

5.SingleLine-在一個新網絡中兩結點間連線邊的屬性值為1。

*Loops-移除所選網絡中全部的環。

*LineswithValue

1.lowerthan■移除比指定邊的屬性值低的全部邊。

2.higherthan-移除比指定邊的屬性值高的全部邊。

11Pajek1.16/October4,2023

3.withininterval-移除在指定邊的屬性值范圍內的全部邊。

*allArcsfromeachVertexexcept（來自每個結點的全部弧，除開）

1.KwithLowestLineValues-依據輸出邊的屬性值對結點的邊按升序排

歹山僅保留有最低屬性值的所選邊數。

2.KwithHighestLineValues-依據輸出邊的屬性值對結點的邊按降序排

歹山僅保留有最大屬性值的所選邊數。

-Add增加額外的結點，邊或者結點/邊的標簽到網絡中。

*Vertices-復制網絡到新的網絡。對于所選定的結點，維度能擴大。（加入無邊

的結點）

*SourceandSink-假如網絡是無環的，增加唯一的起點和終點（新網絡有兩個

人工結點X

*DefaultVertexLabels-用默認結點標簽（VI,V2...）替代當前結點標簽。

*VertexLabelsfromFile-用輸入網絡文件給定的名稱變更默認結點名稱（VI,

V2...X

*LineLabelsasLineValues-用邊的屬性值替代邊的標簽（假如沒有標簽則新產

生I在畫圖窗口中標注的邊的屬性值，小數位是相同的。

*Siblingedges（兄弟邊）-增加兄弟邊到結點，其結點有相同的：

1.Input（輸入）-弧-祖先

2.Output（輸出）-弧-后代

-Edges-Arcs（邊一弧）-將全部的邊轉換為弧（都有方向）（生成有向網絡）

-Arcs—Edges（弧一邊）

*AU-將全部的弧轉換為邊（生成無向網絡X

*Bidirectedonly-僅將雙向的弧轉換為邊：

1.SumValues-新邊的屬性值是兩條弧的邊的屬性值之和。

2.MinValue-新邊的屬性值是弧的邊的屬性值中最小的。

3.MaxValue-新邊的屬性值是弧的邊的屬性值中最大的。

-BidirectedAres—Ares（雙向弧—>弧）

*SelectMinValue-假如在兩個結點之間存在兩條向弧，僅保留邊的屬性值低的

弧，移除邊的屬性值高的弧。假如兩個邊的屬性值相等則用一條邊替代兩條弧。

*SelectMaxValue-假如在兩個結點之間存在兩條向弧，僅保留邊的屬性值高的

弧，移除邊的屬性值低的弧。假如兩個邊的屬性值相等則用一條邊替代兩條弧。

-LineValues-變更邊的屬性值。

*Recode-通過選擇區間和重新編碼邊的屬性值這種方法，顯示邊的屬性值的頻

率分布。

*Multiplyby-乘以一個常數。

*AddConstant-在邊的屬性值上加一個常數。

*Absolute-對邊的屬性值取肯定值。

*Absolute+Sqrt-對邊的屬性值取平方。

*Exp-邊的屬性值為底數e的指數。

*Ln-取邊的屬性值的自然對數。

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*Power-邊的屬性值取所選的鬲。

*Normalize（標準化）

1.Sum-標準化使得邊的屬性值的總和為1

2.Max-標準化使得邊的最大屬性值為1

-Reduction（簡化）

*Degree（度）-（遞歸地）刪除網絡中結點的度低于某個選定值的結點

（依據入度、出度或全部的度\操作能限定在所選的類中。

*Hierarchical（層次）-遞歸地刪除網絡中全部只有一個或者沒有鄰居的結點。

結果：隨著結點刪除，網絡成為更簡潔的網絡和層次。原始網絡能被復原（假如我

們忽視連線的方向X

*Subdivisions（細分）-遞歸地刪除網絡中恰好有2個鄰居的全部結點（及相應

的兩條邊）,并在這兩個鄰居間增加一條干脆的邊。結果是產生更簡潔的網絡（適

合于作圖I原始網絡不能被復原！

*Design（flowgraph）（設計（流程圖））運用McCabe簡化網絡的全部結構（適合

于程序-流程圖）［38］。2

圖6第36天時路透社關于恐怖攻擊的部分新聞網絡結構圖

-GenerateinTime-在指定的時間或時間間隔內生成網絡。輸入起始時間、結束時

間和步數（整數）。

在激活結點和邊前必需給出其它一些附加的參數，這些參數必需按肯定的格式輸入，參

以上由"飯團”翻譯,Email:becoo@126

13Pajek1.16/October4,2023

數必需輸入在符號"["和：T之間：

用于分類某時間間隔段的最小值和最大值

":用于分隔時間間隔段"*"表示無窮大。

例如：

*Vertices3

1nan[540,12-14]

2nb"[1-3,7]

3[4-*]

*Edges

121⑺

131[6-8]

結點"a"從時刻5到時刻10,以剛好刻12到時刻14的時間間隔內是激活的，結點"b"

從時刻1到時刻3,以剛好刻7是激活的，而結點"e"從時刻4起先始終都是激活狀

態。從1到2的邊在時刻7時是激活的從1到3的邊在時刻6至時刻8之間是激活的。

在一個時間網絡中，結點和邊應當滿意一樣性條件：假如邊a在時刻t是激活的，那么

它的端點在時刻t也必需是激活的。只有符合時間段要求的邊才能夠生成。留意時間

記錄應當在最終一行，此時結點和邊已經被定義好。再來看另一個描述時間網絡的方

法：利用時間事務（timeevents）來定義時間網絡。

*All-在指定的時刻生成全部網絡。

*OnlyDifferent-在指定的時刻生成全部網絡，僅當新的網絡中至少有一個結點

和邊與前一個網絡不同。

*Interval-在固定的時間間隔生成網絡。

-1-Modeto2-Mode-由隨意網絡轉變生成2-Mode網絡

-2-Modeto1-Mode-由2-Mode（隸屬）網絡轉變生成一般網絡（1-Mode）。結果

是一個加權網絡。為了將2-Mode網絡存儲為輸入文件的格式，可以運用Pajek或者

Ucinel（具體見Ucinet數據集中的Davis.dat）

*Rows-其結果是一個包含各行元素（參加者）之間關系的網絡。邊的屬性值

表示兩個參加者之間公共事務的數目。

*Columns-其結果是一個包含各列元素（事務）之間關系的網絡。邊的屬性

值表示同時參加兩事務的參加者數目。

*IncludeLoops-假如選中，回路可以被添加，其中的值表示每一個參加者參

與的事務數目（包括每一個事務參加者的數目）.

*MultipleLines-產生無權值的1-Mode網絡，網絡中結點之間可以出現多條

邊。生成邊的標簽對應于相關事務/參加者的名稱。假如對同維的分類存在，則可

以生成多相關網絡。

*Normalize1-Mode-規格化得到的1-Mode網絡。1-Mode網絡的生成可以通

過選中includeloops,不選中multiplelines而得到：

14Pajek1.16/October4,2023

Geo^

%

Input,7

ajj

Oiilput.7Qij

Q逐

Min^____Q方______

min（*a力）

Max,j___________

max（。,"ajj）

[aii-ajj

10otherwise

MaxDiijjI粉。譏Wajj

10otherwise

得到的網絡通常不是稀疏的。為了使之更加稀疏，可以運用Net"ransform

/Remove/lineswithvalue/lowerthane

*Rows=Cols-將具有相同結點子網的2-Mode網絡轉化為1-Mode網絡。

MultipleRelations

*ExtractRelation（s）-從選取的多重相關網絡中抽取出一個或者所選的關系

列表。

*CanonicalNumbering（規范化編號）-列舉有序數字1,2,~的關系。

*Generate3-ModeNetwork-由1-Mode和2-Mode多重關系網絡生成3-Mode

網絡。對于多重關系網絡r中的每一條邊：ijv（從i至!Jj的邊的屬性值為v,相

關編號為r,）產生以下三條邊（三角形）：

1-modenetworks:

iN+jv

i2N+rv

N+j2N+rv

2-modene（works:

ijv

iN+M+rv

jN+M+rv

此處N是第一種模式的勢（cardinality）,M為其次種模式的勢（cardinality）。

*LineValues->RelationNumbers-將邊的屬性值存儲為相關值（去尾的整

值）。

*RelationNumbers->LineValues-將相關值存儲為邊的屬性值。

15Pajek1.16/October4,2023

*ChangeRelationNumber/Label-將選擇的相關值轉變為帶有相關名稱的

新的相關值。

-SortLines

*NeighborsaroundVertices-對于每一個結點，依據連接到該結點的其它結點

進行升序排列。

*LineValues-依據邊的屬性值的大小進行升序或降序排列。

zRandomNetwork-生成預定度數的隨機網絡

-TotalNo.ofArcs-選定度數和arc數目，生成隨機有向圖。

-VerticesOutputDegree-選定度數，以及每個結點的出度，生成隨機有向圖。

-Erdos-Renyi-依據Erdos和Renyi定義的模型，生成無向、有向、無循環、雙向

或者2-mode的隨機網絡。在ER模型中每一條邊的生成都依據概率P,而在Pajek中，

使用了更直觀的指標：平均度d。所有的連接都必須符合

“=GEvO'dcgk')=~和m=pM,這里的n=|V|,m=|L|,M表示最

大的網絡中邊的數目，例如無向圖M=n(n-1)。

-ScaleFree-生成無尺度無向、有向或者非循環網絡。依據為無尺度網絡生成模型，

見文獻[43],在網絡增長的每一步中，有一個新結點和k個邊被加入到網絡N中去。邊

的端點可以在已有的結點中隨機的選擇，選擇的概率為

n../、indeg(。)/3outdeg(v)1

Pi⑻=°[^+'3^^+】而

/

其中a+/?+)=1.

這里可以較為簡潔檢查Pr("=L3

-ExtendedModel(拓展模型)f據BA拓展模型生成隨機網絡⑵。

以上內空由"遙遙"翻譯，Email：yaoyi226@yahoo

16Pajek1.16/October4,2023

附：非原文內容，說明而添加

zPartitions（分類區域）-分類網絡。結果是一個分類。

-Degree（度）

*Input（輸入）-指向結點的邊數

*Output（輸出）-從結點指出的邊數。

*All（總數）-結點的全部的鄰居。

-Domain（范圍）-依據結點的輸入輸出以及鄰居來計算該結點的范圍。結果是：

*分類包括范圍的大小-可獲得結點的數目。

*向量包括標準化的范圍尺寸-標準化通過總的結點數減1來完成。

*向量包括到到該范圍的平均距離。依據平均距離分類標準的區域

范圍可以計算出近似的Prestige指數。

-Core（核）-k-核是給定網絡的一個子集，在子集中每一個結點至少有k個近鄰，

依據：

*Input（輸入）-指向結點的邊數

*Output（輸出）-從結點指出的邊數。

*All（總數）-全部的鄰居。

*2-Mode-2-Mode網絡的核心分類。給定第一個子集的最小度（kl）其次個子

集的最小度（k2）,生成一個新的分類。這里，0表示結點不屬于前面所定義的kl

和k2所屬的核，1表示該結點屬于該核。

*2-ModeRveview-給定kl和k2初始值，計算下列：

k1k2RowsColsComp

這里，kl是第一個子集的最小度，k2是其次個子集的最小度。Rows和Cols是相應的

17Pajek1.16/October4,2023

第一個和其次個子集中結點數，Comp是由kl和k2導出的網絡中相互連接的部分的數

目。K1和k2是不斷增加的，直到網絡為空。

Csoiaesg)

(￡700030>(471310P

(4460770；yi\

，3614G<

(^027gj>.4149413.?9813①

>311173；

Figure7:USPatents-Mainisland'liquid-crystaldisplay'

*2-ModeBorder—在一個給定的2-Mode網絡中計算kl和k2的邊界值(border

values)。

-ValuedCore-一般的k-核氏來用邊的屬性值替代計算邊數(鄰點)。

當計算的ValuedCore時候可以用邊數的和或最大的值：

18Pajek1.16/October4,2023

全部下限為val的valuedcore是給定網絡的一個子網，這里在同一核心中，邊的屬

性值的和至少是val。

大于下限為val的valuedcore是給定網絡的一個子網，這里在同一核心中，最大的

邊的屬性值的至少是val。

必需預先給定下限。有兩種不同的方法來確定下限：

*FirstThresholdandStep—選擇最初的下限，然后增加下限值。

*SelectedThresholds—通過向量來確定下限值（漸漸增加的數目）。

另外地，還可以利用輸入，輸出或全部的valuedcore.

-Depth（深度）

*Acyclic（無環）依照結點的深度分類無環的網絡。

*Genealogical（譜系）依照結點的層次關系分類譜系網絡。

-p-Cliques（p團）依照p-Cliques分類網絡（分類，類的結點至少有比例p（數目在

0之間和1）個鄰居）。

*Strong（強壯性）-對于有向網絡。

*Weak（脆弱性）-對于無向網絡。

-VertexLabelsf據同一層次中的結點（對于分子）具有相同的名稱，來分類結點。

-VertexShapes（結點形態）f據同一層次（在系譜中表示）中的結點具有相同的形

狀（橢圓形，方形,菱形）來分類結點。

-Islands一依據連接類的邊的屬性值（權值）分類網絡結點（類里的權值必需大于鄰居

的權值）:用鄰邊的最大權值來定義結點的深度。兩個選擇項：

*LineWeights（邊的權值）

*LineWeights［簡潔的］

19Pajck1.16/October^2023

Figure8:Bow-tie-Graphstructureintheweb[18]

假如GenerateNetworkwithIslands被選中，具有連線組成的Islands的新的網絡將生成。

-Bow-Tie（蝴蝶結領結）f據下列等級分類有向網絡（呢b圖結構）中的結點：1

LSCC,2-IN,3-OUT,4-TUBES,5-TENDRILS,0-OTHERSo

-2-Mode將一個2-Mode網絡的結點分類成兩個子集。

zComponents

-Strong（強連接）一選擇網絡的強連接部份。

-Strong-Periodic（周期強壯的）一選擇網絡的周期強壯部分-依據周期把連接緊密

的部分進行更深化的分類。

-Weak（弱連接）一所選網絡中弱連接的部分。

-Bi-Components（雙組份）T斤選網絡中雙向連接的部分。關聯結點屬于不同層次，

因此，結果不能存儲在分類中-雙向連接的部分被儲存在層次中!可以在各部分中選擇

結點的最小數目。此外，包括關聯結點的分類能產生4：

給出由結點構成的雙連組（Bicomponent）數目。"分類”包括每一屬于雙連組的結點、

雙連組外部結點，以及關聯結點（articulationpoints\分類編碼：雙連組外部結點

為0類，每一雙連組依次序編碼（1-N之間，其中N為雙連組數），關聯結點為9999998

類.

以上部分由"一件有我"翻譯,Email:bluemoon413843@sohu

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zHierarchicalDecomposition（層次分解）

-Clustering*-（聚類分解）層次聚類過程。通過運用"Operation/Dissimilarity"

或干脆讀入文件方式，輸入相異網絡（矩陣）；

*Run-運行的結果產生嵌套群及EPS系統樹層次結構;

*Options-本過程的可選項：general,minimum,maximum,average,ward,

squaredward,

-Symmetric-acyclic（均衡無環分解）fl絡的均衡無環分解，結果生成帶嵌套群的

層次結構［24］。

zNumbering（編號）

-DepthFirst（深度優先）-對選定網絡按深度優先原則編號…

*Strong-對于強連接，考慮有向的邊；

*Weak-對于弱連接，忽視方向（或者無向網絡\

-BreadthFirst（廣度優先）-對選定網絡按廣度優先原則編號…

*Strong-對于強連接考慮有向的邊；對于弱連接忽視方向（或者無向網絡\

*Weak-對于弱連接，忽視方向（或者無向網絡\

-ReverseCuthill-McKee-RCM計數。SeePaper

-Core+Degree（核+度）-依據分類的全部中心核，按遞減依次編號。對于具有同

樣核的結點，依據具有同樣或更高核的鄰結點的編號按遞減依次排序

zCitationWeight（弓|文權重）-假如一個網絡表示的是引文網絡，每條連的權重（引

用量）和結點（論文）可被計算，結果如下：

-網絡中帶數值的邊表示引文的重要程度；

-在主路徑上對結點進行二分類；

-網絡有唯一的主路徑；

-向量表示結點（論文）的重要度

安排權重的不同方法［33］:

-SearchPathCount（SPC）（搜尋路徑計數）-方法。從源結點起先計算直至終止結

點。

-SearchPathLinkCount（SPLC）（搜尋路徑鏈接計數）-方法。每一結點均被視為

源結點。

-SearchPathNodePair（SPNP）（搜尋路徑結點對）-方法。

對權重，可進行標準化（運用流或最大值）或分段。

zK-近鄰（K-neighbors）-選擇全部結點

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-Input-輸入被判定結點，從它動身，我們可以在最多K步內到達選定結點。

-Output-輸出可被選定結點最多K步內到達的結點。

-All-全部包括輸入和輸出（忽視邊的方向）.結果產生分類，在分類內結點的分類

序數與它到給定結點的距離相等，從給定結點不行到達的結點被歸于類9999998.當你

獲得分類之后還可以生成子網。

-FromClusters（面對類）-依據類內的每一結點計算符合選定長度距離的結點。結

果產出與類內結點數一樣多的分類。最終輸出可被存為向量，而非分類。

zPathsbetween2vertices（兩結點間的路徑）

-OneShortest（一條最短路徑）-找尋兩結點間的最短路徑。結果是一個新的網絡。

邊的值可考慮在內（假如他們表示兩結點的距離）或者不考慮（圖的理論長度）,選擇

后者往往更快。

-AllShortest（全部最短路徑）-搜尋兩點間的全部最短路徑。結果是一個新的網

絡。邊