《社会网络分析法》读后感1000字

　　《社会网络分析法》是一本由[美]斯科特著作，重庆大学出版社出版的胶版纸图书，本书定价：28.00元，页数：176，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。

　　《社会网络分析法》精选点评：

　　●适合作为入门，是全局导览，进一步去看经济学译丛Wasserman那本红书

　　●导师要求看的，有很多图论的知识

　　●入门的话，后半部分有点不好理解，建议阅读刘军的《整体网分析讲义》

　　●还行~

　　●书本身虽然比较老，可是观点一点都不落后，推荐做社交相关的同学好好读读

　　●对计算机和准备做SNA的同学来说，这本书还是太过于文化，重点是在说社会网络中的可以分析的方面，对我来讲就是了解了各个SNA的算法都是在做什么的，核心要解的问题是什么。对社会网络有一个更深入的了解。

　　●本来我也是入门者，所以看这个感觉还是蛮有趣的。对矩阵方程解释的比较简单，容易理解

　　●教材类，增长技能！

　　●社会网络分析入门，翻译的还不错，点到了所有重要的测度指标。从中也可以窥得复杂性网络和图论的一些重要概念。

　　●很浅

　　《社会网络分析法》读后感(一)：社会网络分析的简明教材

　　比起Wasserman和Faust合著的“社会网络分析”一书，Scott这本书要简明的多。虽然如此，但社会网络分析的一般知识都包括了，值得对此领域感兴趣的人阅读参考。译者刘军是社会网络分析的内行，因此翻译质量较高。对于从复杂网络角度出发的作者而言，在阅读时，需要注意两个领域的术语差异。

　　《社会网络分析法》读后感(二)：非社会学人士想要说

　　对于非社会学研究人士来说，这本书也可以做一点管理类的课外读物。

　　有一点图论和矩阵基础便可自学，主要是用作社会网络和社会迁移分析的理论工具，不过也可以衍生到企业集群网络分析上

　　对于基础理论和概念讲得比较多，案例则主要是从杨基城发散开来。因为没读过其他社会网络研究书籍，无从比较

　　《社会网络分析法》读后感(三)：《社会网络分析法》网络评论选摘

　　玉泉风云

　　“英国人编写的深灰网络分析的入门小册子，将社会网络发展的三个脉络和主要基地讲的很清楚，内容也不多大，但都是干货，作为入门书来说还是很不错的。”

　　大宝55599

　　“很不错，配合Ucinet必看，初学者辅导用书，一般的社会网络分析案例设计和分析，一本足以~”

　　yuni-apple

　　“作者对这个问题认识得比较全面、深刻，并提出了相关的处理方法，对其进行仔细阐述和剖析，语言简洁明了，易于接受。”

　　马蹄催趁月明归

　　“对研究社会网络的社会学家、计算机科学家比较有用，书里简单介绍了一些社会网络的基本概念，适合入门。”

　　h***b

　　“基本概念解读的非常到位，逻辑清晰。”

　　《社会网络分析法》读后感(四)：社会网络分析的算法

　　作者是一个社会学倾向的研究者，注重测度的社会学意义，他对SNA发展的归纳是十分清晰的。

　　但本书并不是一本容易读的书，因为它将高度建构在算法的介绍层面，围绕着用于SNA的基本概念的测量介绍相应的算法，我感觉比较有益的是：对于三种度的介绍；对于成分、派系的介绍也不错；对于位置分析的介绍围绕着结构对等性概念介绍了concor、rege等算法；对于维度则围绕着非量纲式多维量（MDS）表展开。

　　书本最后介绍了常用的软件，让我感兴趣的是structure，这个是除了SNA牛人Freeman之外的另一个高手Burt开发的，其特性对于寻找结构洞有着不可低估的作用，在第二版脚注里我们可以看到network constrain index的概念。

　　其实burt也算是贯穿始终，介绍到连锁董事的案例时，scott就不得不提到burt了，至于burt1992年那本《结构洞》却似乎没有引起足够的重视，想来适合其概念的含混有关系，更多的时候我们可以用桥和cutpoint来替代结构洞。

　　《社会网络分析法》读后感(五)：书中的基本概念

　　数据矩阵：点(元素) -> 线(关系(二元子集)) -> 面(网络(点集+边集))

　　密度：

　　①点的密度 = 点的度数

　　②关系的密度 = 边权

　　③图的密度 = 实际线数 / 完备线数

　　个人中心网(“我”和邻居们的子图) -> 个人中心密度(相应的密度)

　　社群中心网(邻居们的子图) -> 社群中心密度(相应的密度)

　　点的中心度 = 点的度数

　　①点的局部中心度 = 距离<=k的“度数”

　　②点的整体中心度 = 该点到其他所有连通点的距离之和

　　图的中心势 ：中心化的程度(一个或多个绝对核心点)

　　图的绝对密度 = 实际线数 / “体积”

　　子图 -> 成分(最大连通子图) -> 关联图(连通图)

　　环成分(有重叠的环的并集)

　　悬挂点 = 在悬点(与环点相连) + 未悬点(与环点连通但不相连)

　　桥线 -> 桥点

　　孤立树(最小生成树) -> 孤立点

　　切割点 -> 结(knot)

　　成分的轮廓：核 = k-核(点的度数) + m-核(边的多元度)，核坍塌序列

　　派系(最大完全子图) -> n-派系 -> n-宗派

　　k-丛(k-plex)(k-正则图)

　　社会圈(重叠派系的并集)

　　结构对等性 -> 角色(社会位置)

　　聚类 = 聚集的聚类 + 分裂的聚类

　　社群图(社会网络图)

　　多维量表：图论的距离 -> 物理的距离(如欧几里得距离)

　　主成分分析法(PCA)：降维数