众包创新是企业获取外部网络知识并有效实现创新目标的一种新模式。 它的组织形式相对宽松，参与者是自由和自愿的，并且来自各种各样的来源。 深入了解众包创新参与者的异质性和贡献行为对于众包创新实践非常重要。 以IdeaStorm众包社区为研究对象，捕获了与用户交互和贡献有关的数据。 通过社交网络分析与聚类分析相结合，探索用户交互行为和贡献行为的异质性，最终建立五个不同的用户角色，它们对于支持社区的有效运营具有不同的重要性。 该研究将有助于理解众包创新模式，为企业社区中众包创新活动的有效管理提供理论指导。

Coursera上的社交网络分析课程项目 这是SNA在Coursera上的课程项目，于2014年11月24日完成。 本工作主要分析 GitHub 用户对存储库的兴趣网络，以存储库为节点，以对两个存储库加星的用户数为边。 分析不仅关注2012年1月至2014年10月此类网络的快照，还研究了网络演进的整体趋势，以及某些节点的流行度变化。 此存储库包含此报告所需的所有数据、脚本以及报告本身。 可以使用 bigquery/ 中的 sql 文件在 Google BigQuery 上进行试验查询。 出于数据收集目的，应运行脚本 data_batch/generate_queries.py 并将每个生成的查询文件手动复制到 bigquery 以收集数据。 我收集的数据在 data/ 中可用。 要获取 Gephi 的 gdf ​​文件以及 igraph 计算的 ncol 文件，请使用 conve

请访问我们的新网站：http://socnetv.org Social Network Visualizer（SocNetV）是一种社交网络分析和可视化应用程序。 您可以绘制社交网络（图形/图）或加载现有的社交网络（GraphML，UCINET，Pajek等），计算凝聚力，中心性，社区和结构等效性指标，并基于演员中心性或声望得分应用各种布局算法（即特征向量，介于两者之间）或在动态模型上（例如，Kamada-Kawai弹簧嵌入器）

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Twitter数据集20万条包括文本，时间，转推关系、回复关系，作者等一系列信息，Twitter的社交网络连接数据集，包含Twitter当中的用户转发关系。可以用于社交网络数据分析研究、异常检测、事件检测与演化模型分析、情感分析、链接预测，信息传播等方面的研究

python语言的 图和网络分析 学习社交网络时找到的书，这方面的书还挺难找到的，分享给大家参考

weibodata 利用微博数据做社交网络分析 仅用于学习、研究

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《社交网络分析及案例详解》共分三大部分：第一部分介绍了社交网络分析的原理，社交网络分析研究立足社会学的角度，介绍了基于图论原理的社交网络理论基础，以及一些常用的计算指标和社交网络总体网络架构；第二部分展示了客户流失和捆绑套餐推广两个电信公司案例研究，研究承袭书中第一部分对社交网络分析的概念界定，利用分析软件的计算能力，以企业业务问题的实际解决为驱动进行实证分析；第三部分展示的是如何利用SAS软件解决社交网络分析的问题，SAS解决方案的不同模块可以分别用于社交网络分析、指标测算、计算得分、群体识别以及网络结构图的绘制等。 　　《社交网络分析及案例详解》目标读者对象包括企业市场经营管理人员、数据分析人员、IT系统运营人员、BI从业人员、营销策划人员、社交网站分析人员，以及统计学、应用数学、计算机等专业的学者和研究人员。