资料：《Statistical Analysis of Network Data with R》
语言R常见的网络分析包：
网络分析研究大部分是描述性的工作。
网络的可视化 即是一门艺术，也是一门科学。
三元闭包体现了社会网络的“传递性”（transitivity），枚举所有节点三元组中构成三角形的比值来表征。
网络的可视化和数值特征化是网络分析的首要步骤之一。
网络可视化视图将数据的多个重要反面整合在一个图表中。
该节点在多大程度上会与同类型或者不同类型的其他节点进行匹配，可以通过一种相关性统计量（所谓的同配系数）进行量化。
将复杂系统中感兴趣的问题与合适的网络概括性度量匹配起来，是网络特征化方法起作用的关键所在。
网络中的频繁子图模式
网络聚类系数的分布,用来检验社会网路的聚集性上
sand安装包
网络数据统计分析 statistical analysis of network data
在CRAN上
G=（V,E）
节点 ：vertices 或者 nodes
边：edges 或者 links
节点数量：图的阶数 order
边的数量：图的规模 size
同构图 isomorphic
无向 undirected
有向 directed graph 或者 digraph
边：有向边 directed edges 或 弧 arcs
双向 mutual
小的图形用 formulate来创建
把mg转化为wg2
Zachary 空手道俱乐部网络 （karate club network）
数据集合实际上只存在两个社团，分别以教练为中心和以主管为中心。
Lazega律师网络可视化
srt() 不能用使用 upgrade_graph()d代替
DrL算法，针对大型网络可视化设计的布局算法。
节点的节点，即社区节点（主题节点）
即一个中心节点，一其直接相连的邻居，以及这些节点至今的边。
度值不同的节点以何种方式彼此连接
图的密度
全局聚类系数
局部聚类系数
互惠性 reciprocity
二元组普查
R语言的软件包涉及领域非常广，包括社会网络分析，统计，绘图，自然语言处理，生物相关统计等等，而它们共用一套R语言的语法和语义规则，学了R，可以免去学spss，matalab，ucinet等等众多的软件，可以减少不少的学习时间，前景应该不错
