UCINET是专业学术和研究领域的综合性数据分析解决方案！提供一系列社会网络分析方法和完整的功能，结合强大的引擎和友好的用户界面，立即进行相关计算和分析，获得可视化网络数据以及结果，轻松理解和发现其变化和相关影响，统计和分析、展示研究发现，优化资源，提高质量和客户满意度，计算中心性度量、识别社区结构、评估信息流和影响传播等，从而深入理解社会网络的组织、功能和动态。分析和优化决策，提高团队效率。
安装激活教程
1、在本站下载并解压
2、安装程序，可选择高级安装
3、安装目录
4、点击yes
5、安装完成，将Uci-Crack.exe复制到安装目录中，并使用它启动软件，输入任意注册信息进行激活
软件功能
1、市场和消费者行为分析
在经济学、市场营销和消费行为研究中，UCINET支持分析和解释企业、市场和消费者之间的网络关系、交易模式和竞争策略。分析师和研究人员可以使用UCINET评估市场结构、供应链管理和品牌影响，以支持市场调研、竞争分析和策略规划。
2、健康和医疗研究
在公共卫生、健康行为和医疗服务研究中，UCINET 被用于分析和解释个体、社区和医疗系统之间的网络关系、合作模式和信息传播。研究人员可以使用 UCINET 评估健康决策、疾病传播和医疗资源分配，以支持健康政策、干预措施和预防策略。
3、组织和管理研究
在组织行为、管理科学和组织发展领域，UCINET 支持分析和优化组织结构、沟通网络和决策流程。管理者和研究人员可以使用UCINET评估员工互动、团队协作和组织效率，以支持组织变革、领导力发展和绩效提升。
4、社会网络分析
在社会科学、心理学和人类行为研究中，UCINET被用于分析和解释个体、群体和组织之间的社会关系、互动模式和影响力结构。研究人员可以使用UCINET计算中心性度量、识别社区结构、评估信息流和影响传播等，从而深入理解社会网络的组织、功能和动态。
软件特色
1、基础网络分析
UCINET 提供了一套工具，允许用户计算和分析网络数据的各种基本指标，如度、中介中心性等。这些指标帮助用户理解网络结构和关系。
2、中心性度量
UCINET 支持计算和比较不同节点在网络中的中心性度量，如度中心性、接近中心性、中介中心性、特征向量中心性等。
3、网络可视化
UCINET集成了NetDraw，一个用于可视化网络数据和结果的工具。用户可以创建、编辑和自定义网络图，以展示和分享他们的研究发现。
4、动态网络分析
UCINET 支持分析动态网络数据，如时间序列网络、动态演变和变化趋势。这有助于用户理解网络的发展、变化和影响。
5、统计检验
UCINET 提供了一系列统计检验和模型拟合工具，允许用户评估网络数据的统计显著性、相关性和模式。准确和可靠的网络分析。
6、群体结构分析
软件提供了工具，用于识别和分析网络中的群体结构、子团和社区。这有助于用户理解网络内部的模式、趋势和组织结构。
使用帮助
1、网络>双模网络>双模中心性
计算二元双模网络的度、贴近度、介数和特征向量中心性的双模版本。
任何双模网络都可以表示为二分图，并且这可以提交给标准的单模中心性例程。在这种情况下，分数的标准化是无效的。该例程将分数相对于同等大小的连接双模网络中的最大可能分数进行归一化，从而提供适当缩放的度量。
输入2模式矩阵：
包含要分析的网络的文件的名称。数据类型：双模二进制矩阵。
（output）行中心性度量：（默认值=＜inputfilename＞-rrowcent）
包含行的中心性结果的UCINET文件的名称
（output）列中心性度量：（默认值=＜inputfilename＞-colcent）
包含列的中心性结果的UCINET文件的名称
日志文件
度、贴近度、介数和特征向量的标准化行中心性表，后面是列中心性得分的类似表。
时间O（N^3）。
评论
双模网络的二分表示的特征向量中心性与与双模数据矩阵相关的奇异向量相同。
参考文献
Borgatti SP和Everett M G（1997）2模式数据的网络分析。社交网络19 243-269
2、网络>双模网络>双模内聚
目的
计算2模式网络的标准内聚度量。
说明
考虑到每个模式的大小，直接在2模式数据集上计算密度、平均距离、半径、直径、碎片、传递性和归一化距离。
参数
输入2模式关联矩阵：
包含要分析的双模网络的文件的名称。数据类型：矩阵。
输出内聚度量：默认＜inputfilename＞-2coh
包含2模式内聚度量的文件的名称。
LOG FILE标准度量表定义如下：
密度是领带的数量除以n*m，其中矩阵中的行和列的数量。
Avg Dist是二分图中组件内的平均测地线路径长度。
半径是二分图中的最小离心率，在分量内。
直径是二分图中最长测地线在分量内的长度。
分段是指无法相互到达的顶点的比例
传递性是二分图中具有4个分支的四元组的数量除以具有3个或更多分支的数量。
Norm-Dist是在给定节点集大小的二分图中划分为最小可能值的Avg-Dist。
定时
O（（NM）^2）每次迭代，其中N和M是每个模式的大小
评论
参考文献
Borgatti SP和Everett M G（1997）2模式数据的网络分析。社交网络19 243-269。