pajek中文教程

Pajek分析和可视化大型网络的程序参考Listofcommandswithshortexplanationversion1.16VladimirBatageljandAndrejMrvar翻译：先红、一生有我、傻大师、沧海回眸、AndyChang、compnetwork、遥遥、大头、三叶草整理：饭团Ljubljana,October4,20061996,2006V.Batagelj,A.Mrvar.Freefornoncommercialuse.PdfLaTexversionOctober1,2003VladimirBatageljDepartmentofMathematics,FMFUniversityofLjubljana,Sloveniahttp://vlado.fmf.uni-lj.si/vladimir.batagelj@fmf.uni-lj.siAndrejMrvarFacultyofSocialSciencesUniversityofLjubljana,Sloveniahttp://mrvar.fdv.uni-lj.si/andrej.mrvar@fdv.uni-lj.si目录1.Pajek介绍.......................................................................................................................................12.数据对象........................................................................................................................................33主窗口工具栏...............................................................................................................................73.1File（文件）......................................................................................................................73.2Net（网络）.....................................................................................................................113.3Nets(网).............................................................................................................................263.4Operation（操作）...........................................................................................................283.5Partition（分类）.............................................................................................................343.6Partitions（分类）...........................................................................................................353.7Vector（向量）................................................................................................................353.8Vectors（向量）...............................................................................................................363.9Permutation（排序）.......................................................................................................373.10Cluster（类）.................................................................................................................373.11Hierarchy（层次）.........................................................................................................373.12Options（选项）............................................................................................................383.13Info(信息).......................................................................................................................403.14Tools(工具).....................................................................................................................404绘图窗口工具.............................................................................................................................424.1主窗口绘图工具..............................................................................................................424.2Layout（布局）...............................................................................................................424.3Layers（图层）................................................................................................................434.4GraphOnly（仅图形）.....................................................................................................444.5Previous（退回到前一次操作）.....................................................................................444.6Redraw（重绘）..............................................................................................................444.7Next（下一步）...............................................................................................................444.8Options（选项）..............................................................................................................454.9Export(导出)....................................................................................................................474.10Spin（旋转）.................................................................................................................494.11Move（移动）................................................................................................................494.12Info(信息)......................................................................................................................495ExportstoEPS/SVG/VRML........................................................................................................505.1Defaults(默认值)..............................................................................................................505.2ParametersinEPS,SVGandVRMLDefaultsWindow（在EPS/SVG/VRML默认窗口中的参数）.................................................................................................................................505.3ExportingPicturestoEPS/SVG—在输入文件中定义参数.........................................526在Pajek中使用Macros（宏）....................................................................................................576.1什么是Macro（宏）？...................................................................................................576.2怎样标明一段宏？..........................................................................................................576.3如何运行宏？..................................................................................................................576.4例子..................................................................................................................................576.5重复最后的命令..............................................................................................................57附加信息.........................................................................................................................................59Pajek–Manual11Pajek1.16/October4,20061.Pajek介绍Pajek运行在Windows环境，用于带上千及至数百万个结点大型网络的分析和可视化操作。在斯洛文尼亚语中Pajek是蜘蛛的意思。最新Pajek版本通过以下途径获取，但限于非商业用途：http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/pajek/我们于1996年11月应用Delphi(Pascal)语言，开始开发Pajek，其中的一些程序由MatjazZaversnik提供。当看到现有的几种大型网络已有机器可读格式时，我们萌发了开发Pajek的动机。Pajek向以下网络提供分析和可视化操作工具：合著网、化学有机分子、蛋白质受体交互网、家谱、因特网、引文网、传播网（AIDS，新闻，创新）、数据挖掘（2-mode网）等。大型网络集在这里也可找到：http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/data/对Pajek的工作，得益于我们先前的开发经历：包括开发gragh数据结构，以及Gragh和X-graph的算法库，集成Stran,RelCalc,Draw,Energ，以及基于SGML的图形描述语言NetML等的经历。http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/default.htm图1：Pajek/蜘蛛Pajek–Manual22Pajek1.16/October4,2006图2：处理大型网络的途径设计Pajek的主要目的：z支持将大型网络分解成几个较小的网络，以便使用更历久的方法进一步处理；z向作用者提供一些强大的可视化操作工具；z执行分析大型网络有效算法（subquadratic）。通过Pajek可完成以下工作：在一个网络中搜索类（组成，重要结点的邻居，核等）；析取属于同一类的结点，并分别地显示出来，或者反映出结点的连接关系（更具体的局域视角）；在类内收缩结点，并显示类之间的关系（全局视角）。除普通网络（有向、无向、混合网络）外，Pajek还支持多关系网络，2-mode网络（二分（二值）图—网络由两类异质结点构成），以及暂时性网络（动态图—网络随时间演化）。Pajek–Manual33Pajek1.16/October4,2006图3：Pajek教材此手册简单地解释了运行于最新版本Pajek上的所有程序。我们建议初学者阅读以下Pajek教材：deNooyW.,MrvarA.,BatageljV.(2002)ExploratorySocialNetworkAnalysisWithPajek.StructuralAnalysisintheSocialSciences27,CambridgeUniversityPress,2005.希望对使用Pajek进行网络分析有一个概览，请阅读NICTA工作室的幻灯片：BatageljV.:WorkshoponNetworkAnalysis,Sydney,Australia:14thto17thJune2005;atNicta(NationalICTAustralia).http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/doc/#NICTA2.数据对象Pajek是专门用来分析大型网络（含有成百上千个结点）的专用程序。包含如下六种参数：Pajek–Manual44Pajek1.16/October4,2006图4：Pajek主窗口1.Networks（网络）－主要对象（结点和边）。默认扩展名为：.net。在输入文件中，网络有多种表现方法：·利用弧线/边（如：12－从1到2的连线）·利用弧线列表/边序列（如：123－从1到2的连线和从1到3的连线）·矩阵格式·UCINET，GEDCOM，化学式关于网络绘制的更详细的信息包含在输入文件中，在'ExportstoEPS/SVG/VRML'章节中对此有相关介绍。2.Partitions（分类）－它指明了每个结点分别属于哪个类，默认扩展名为:.clu。3.Permutations（排序）－将结点重新排列，默认扩展名：.per。4.Clusters（类）－结点的子集（如：来自分类中的一个类）。默认扩展名：.cls。5.Hierarchies（层次）－按层次关系排列的结点，例：根结点Root下面有两个子群－g1和g2。g2是一个叶结点，包含v5、v6、v7三个结点。g1又包含两个子群---g11和g12...默认扩展名：.hie。6.Vectors（向量）－指明每个结点具有的数字属性（实数）。默认扩展名：.vec。双击所选的网络、分类…就可以在屏幕上显示这个对象。pajek主窗口中的程序(见图4)是根据输入时的数据类型来组织编排的。排序、分类和向量用于分别从不同角度反映结点的性质，例如结点组织顺序、类别和数字特性。Pajek–Manual55Pajek1.16/October4,2006Pajek–Manual66Pajek1.16/October4,2006Pajek–Manual77Pajek1.16/October4,20063主窗口工具栏3.1File（文件）六种数据对象的输入/输出操作：z网络network－N－Read（读）－从Ascii文件中读取网络。－Edit（编辑网络）－选择结点，显示其邻居，然后：*添加新边到选定结点（在新边上双击鼠标左键）*删除边（双击左键）*更改边的属性值（单击右键）*通过增加不可见的新结点将边细分为两条相互垂直的边（单击鼠标中键）－Save－保存网络为Ascii文件－ExportMatrixtoEPS（将矩阵输出为EPS）－用EPS格式生成矩阵*Original（普通）－利用默认的计数方法（适合1-Mode和2-Mode网络）*UsingPermutation（排序）－利用当前排序。通过绘制附加线来区分选中的分类中不同的类。此选项适合于1-Mode和2-Mode网络。如果在2-Mode网络中绘制附加线，则需要首先定义从属分类和以包含的类作为第二个分区的分区（在分类菜单中）。*UsingPartition（分类）－利用当前的分类。在窗口中列出了不同的类中边的数目和密度（以及所选的两个类中的结点）。另外，当密度用阴影图表示时，矩阵被输出到EPS。1.Structural（结构化）－根据类间最大可能的连边数目来定义密度（适合于密度网络图）2.Delta（三角化）－根据拥有最大的输入和输出邻居结点数来定义密度（适合于稀疏网络）。*onlyblackborders（只有黑色边框）－如果被到，则矩阵中的所有方阵都将有黑色边框，否则，黑色边框将会变成白的，明亮的边框会变成黑色的。－ChangeLabel修改选定网络的标签。－dispose从内存中删除所选的网络。表1：时间事件列表事件注释TIt原始事件－后续事件从时间点t开始发生TEt终止事件－当时间点t结束后发生AVvns添加标签为n，属性为s结点vHVv隐藏结点vSVv显示结点vDVv删除结点vAAuvs添加具有属性s的弧线（u，v）Pajek–Manual88Pajek1.16/October4,2006HAuv隐藏弧线（u，v）SAuv显示弧线（u，v）DAuv删除弧线（u，v）AEuvs添加具有属性为s的边（u：v）HEuv隐藏边（u：v）SEuv显示边（u：v）DEuv删除边（u：v）CVvs改变结点属性－将结点v的性质改为sCAuvs改变弧线属性－将弧线（u，v）的属性改为sCEuvs改变边的属性－将边（u：v）的属性改为sCTuv改变类型－改变连线（u，v）的方向（无）CDuv改变弧线（u，v）的方向PEuvs用属性为s的单边（u：v）替代一对弧线（u，v）和（v，u）APuvs添加一对具有s属性的弧线（u，v）和（v，u）DPuv删除弧线对（u，v）和（v，u）EPuvs用具有s属性的弧线对（u，v）和（v，u）来替换边（u：v）zTimeEventsNetworks网络－N－ReadTimeEvents－读取用时间事件描述的网络。见表1属性s可以为空。如果两个结点之间存在多条连接边（弧），那么在程序命令中必须用附加标签：如k（第k条边）来标明具体是哪条边。例如：命令HE:31437将连接结点14和37的第三条边隐藏起来。时间网络的例子如下：*Vertices3*EventsTI1AV2"b"TE3HV2TI4AV3"e"TI5AV1"a"TI6AE131TI7SV2AE121TE7DE12DV2TE8DE13Pajek–Manual99Pajek1.16/October4,2006TE10HV1TI12SV1TE14DV1也存在其他可能：用时间间隔（timeintervals）来描述time网络。－Save—用时间事件格式保存时间网络zPartition-C－Read从Ascii文件中读取分类。－Edit编辑分类（将结点分类）。－Save保存分类。－Changelabel修改标签。－Disposeselectedpartitionfrommemory从内存中删除分类zPermutation-P－Read从Ascii文件中读取排序。－Edit编辑排序（将两个结点交换位置）－Save保存排序－Changelabel修改名称－DisposeselectedPermutationfrommemory从内存中删除排序zCluster-S－Read从Ascii文件中读取类1。－Edit编辑类（cluster）（增加和删除结点）。－Save保存选择类到一个ASCII文件。－ChangeLabel改变所选类的名称。－Dispose从内存中删除所选类。zHierarchy（层次）－H－Read从ASCII文件中读入层次－Edit编辑层次（改变结点的类型和名字，或者显示所选结点所属的层次（和子树））。结点能在一个层次内能移动。－Save保存所选层次到ASCII文件。1以上由“compnetwork”和“先红”共同翻译，Email:taxue_xunmeng@163.comPajek–Manual1010Pajek1.16/October4,2006－ChangeLabel改变所选层次的名称。－Dispose从内存中删除所选的层次。zVector（向量）－V－Read从ASCII文件中读入向量。－Edit编辑向量（改变向量的组成）。－Save保存所选向量到ASCII文件。如果类描述的向量id存在，所有的具有相应id的向量将被保存到相同的输出文件。在所选向量上按V键，向量的id能被增加到类（空类应该首先创建）。所有的向量必须有相同的维。－ChangeLabel改变所选向量的标签。－Dispose从内存中删除所选的向量。zpajek项目文件－*.paj－Readpajek读pajek项目文件（文件包含所有可能的pajek数据对象－网络，分类（partitions），排序（permutation），类(clusters)，层次(hierarchies)和向量(vectors)）。－Save保存所有当前载入的对象作为一个pajek项目文件。zRepeatsession（重复会话）－程序执行过程中，所有的命令被记在*.log文件中。用这种方法，你能通过选择log文件重复任何步骤。如果你在log文件中将一个文件名称改为?。当下一次运行log文件时，程序将询问文件名（所以你能重复一系列相同的步骤－log文件将可以有不同的输入数据）。如果备份log文件（Pajek.log）存在（在Pajek.exe同一个目录下），当Pajek运行时，它将自动执行。zShowReportWindow－在它关闭或没显示的情况下调出报告窗口。zExit退出程序。Pajek–Manual1111Pajek1.16/October4,20063.2Net（网络）操作（Operations），该操作仅输入一个网络。zTransform变换－Transpose（转置）－对所选的网络转置：*1-Mode－改变箭头方向。*2-Mode－交换行与列。－Remove移除*SelectedVertices－从网络中移除所选的结点。*allEdges－从所选的网络中移除所有的边。*allArcs－从所选的网络中移除所有的弧。*MultipleLine－从所选的网络中移除所有的多重连线。1.SumValues－相应两结点之间的所有已删除的边的值加上没删除的边的值。2.NumberofLines－在新网络中对应于原始网络两个结点之间的边的属性值。3.MinValue－在所选结点之间所有连线中的最小边的属性值。4.MaxLine－在所选结点之间所有连线中的最大边的属性值。5.SingleLine－在一个新网络中两结点间连线边的属性值为1。*Loops－移除所选网络中所有的环。*LineswithValue1.lowerthan－移除比指定边的属性值低的所有边。2.higherthan－移除比指定边的属性值高的所有边。Pajek–Manual1212Pajek1.16/October4,20063.withininterval－移除在指定边的属性值范围内的所有边。*allArcsfromeachVertexexcept(来自每个结点的所有弧，除开)1.KwithLowestLineValues－依据输出边的属性值对结点的边按升序排列。仅保留有最低属性值的所选边数。2.KwithHighestLineValues－依据输出边的属性值对结点的边按降序排列。仅保留有最大属性值的所选边数。－Add增加额外的结点，边或者结点/边的标签到网络中。*Vertices－复制网络到新的网络。对于所选定的结点，维度能扩大。（加入无边的结点）*SourceandSink－如果网络是无环的，增加唯一的起点和终点（新网络有两个人工结点）。*DefaultVertexLabels－用默认结点标签（V1，V2…）替代当前结点标签。*VertexLabelsfromFile－用输入网络文件给定的名称改变默认结点名称（V1，V2…）。*LineLabelsasLineValues－用边的属性值替代边的标签（如果没有标签则新产生）。在画图窗口中标注的边的属性值，小数位是相同的。*Siblingedges（兄弟边）－增加兄弟边到结点，其结点有相同的：1.Input（输入）－弧-祖先2.Output（输出）－弧-后代－Edges→Arcs（边→弧）－将所有的边转换为弧（都有方向）（生成有向网络）－Arcs→Edges（弧→边）*All－将所有的弧转换为边（生成无向网络）。*Bidirectedonly－仅将双向的弧转换为边：1.SumValues－新边的属性值是两条弧的边的属性值之和。2.MinValue－新边的属性值是弧的边的属性值中最小的。3.MaxValue－新边的属性值是弧的边的属性值中最大的。－BidirectedArcs→Arcs（双向弧→弧）*SelectMinValue－如果在两个结点之间存在两条向弧，仅保留边的属性值低的弧，移除边的属性值高的弧。如果两个边的属性值相等则用一条边替代两条弧。*SelectMaxValue－如果在两个结点之间存在两条向弧，仅保留边的属性值高的弧，移除边的属性值低的弧。如果两个边的属性值相等则用一条边替代两条弧。－LineValues－改变边的属性值。*Recode－通过选择区间和重新编码边的属性值这种方法，显示边的属性值的频率分布。*Multiplyby－乘以一个常数。*AddConstant－在边的属性值上加一个常数。*Absolute－对边的属性值取绝对值。*Absolute+Sqrt－对边的属性值取平方。*Exp－边的属性值为底数e的指数。*Ln－取边的属性值的自然对数。lg高亮Pajek–Manual1313Pajek1.16/October4,2006*Power－边的属性值取所选的幂。*Normalize（标准化）1.Sum－标准化使得边的属性值的总和为12.Max－标准化使得边的最大属性值为1－Reduction（简化）*Degree（度）－（递归地）删除网络中结点的度低于某个选定值的结点（根据入度、出度或所有的度）。操作能限定在所选的类中。*Hierarchical（层次）－递归地删除网络中所有只有一个或者没有邻居的结点。结果：随着结点删除，网络成为更简单的网络和层次。原始网络能被恢复（假如我们忽略连线的方向）。*Subdivisions（细分）－递归地删除网络中恰好有2个邻居的所有结点（及相应的两条边），并在这两个邻居间增加一条直接的边。结果是产生更简单的网络（适合于作图）。原始网络不能被恢复！*Design（flowgraph）(设计（流程图）)运用McCabe简化网络的所有结构（适合于程序－流程图）[38]。2图6第36天时路透社关于恐怖袭击的部分新闻网络结构图－GenerateinTime－在指定的时间或时间间隔内生成网络。输入起始时间、结束时间和步数（整数）。在激活结点和边前必须给出其它一些附加的参数，这些参数必须按一定的格式输入，参2以上由“饭团”翻译，Email:becoo@126.comPajek–Manual1414Pajek1.16/October4,2006数必须输入在符号“[”和:“]”之间：“-”用于分类某时间间隔段的最小值和最大值“,”用于分隔时间间隔段“*”表示无穷大。例如：*Vertices31"a"[5-10,12-14]2"b"[1-3,7]3"e"[4-*]*Edges121[7]131[6-8]结点“a”从时刻5到时刻10，以及时刻12到时刻14的时间间隔内是激活的，结点“b”从时刻1到时刻3，以及时刻7是激活的，而结点“e”从时刻4开始一直都是激活状态。从1到2的边在时刻7时是激活的，从1到3的边在时刻6至时刻8之间是激活的。在一个时间网络中，结点和边应该满足一致性条件：如果边a在时刻t是激活的，那么它的端点在时刻t也必须是激活的。只有符合时间段要求的边才能够生成。注意时间记录应该在最后一行，此时结点和边已经被定义好。再来看另一个描述时间网络的方法：利用时间事件（timeevents）来定义时间网络。*All－在指定的时刻生成所有网络。*OnlyDifferent－在指定的时刻生成所有网络，仅当新的网络中至少有一个结点和边与前一个网络不同。*Interval－在固定的时间间隔生成网络。－1-Modeto2-Mode－由任意网络转变生成2-Mode网络－2-Modeto1-Mode－由2-Mode（隶属）网络转变生成一般网络（1-Mode）。结果是一个加权网络。为了将2-Mode网络存储为输入文件的格式，可以使用Pajek或者Ucinet（具体见Ucinet数据集中的Davis.dat）*Rows－其结果是一个包含各行元素（参与者）之间关系的网络。边的属性值表示两个参与者之间公共事件的数目。*Columns－其结果是一个包含各列元素（事件）之间关系的网络。边的属性值表示同时参与两事件的参与者数目。*IncludeLoops－如果选中，回路可以被添加，其中的值表示每一个参与者参与的事件数目（包括每一个事件参与者的数目）。*MultipleLines－产生无权值的1-Mode网络，网络中结点之间可以出现多条边。生成边的标签对应于相关事件/参与者的名称。如果对同维的分类存在，则可以生成多相关网络。*Normalize1-Mode－规格化得到的1-Mode网络。1-Mode网络的生成可以通过选中includeloops，不选中multiplelines而得到：Pajek–Manual1515Pajek1.16/October4,2006得到的网络通常不是稀疏的。为了使之更加稀疏，可以使用Net/Transform/Remove/lineswithvalue/lowerthan。*Rows=Cols－将具有相同结点子网的2-Mode网络转化为1-Mode网络。－MultipleRelations*ExtractRelation(s)－从选取的多重相关网络中抽取出一个或者所选的关系列表。*CanonicalNumbering（化编号）－列举有序数字1，2，～的关系。*Generate3-ModeNetwork－由1-Mode和2-Mode多重关系网络生成3-Mode网络。对于多重关系网络r中的每一条边：ijv(从i到j的边的属性值为v，相关编号为r，)产生以下三条边（三角形）：此处N是第一种模式的势（cardinality），M为第二种模式的势（cardinality）。*LineValues->RelationNumbers－将边的属性值存储为相关值（去尾的整值）。*RelationNumbers->LineValues－将相关值存储为边的属性值。Pajek–Manual1616Pajek1.16/October4,2006*ChangeRelationNumber/Label－将选择的相关值转变为带有相关名称的新的相关值。－SortLines*NeighborsaroundVertices－对于每一个结点，依据连接到该结点的其它结点进行升序排列。*LineValues－按照边的属性值的大小进行升序或降序排列。zRandomNetwork－生成预定度数的随机网络－TotalNo.ofArcs－选定度数和arc数目，生成随机有向图。－VerticesOutputDegree－选定度数，以及每个结点的出度，生成随机有向图。－Erdos-Renyi－依据Erdos和Renyi定义的模型，生成无向、有向、无循环、双向或者2-mode的随机网络。在ER模型中每一条边的生成都按照概率P，而在Pajek中，使用了更直观的指标：平均度d。所有的连接都必须符合和m=pM，这里的n=|V|，m=|L|，M表示最大的网络中边的数目，例如无向图M=n(n−1)。－ScaleFree－生成无尺度无向、有向或者非循环网络。依据为无尺度网络生成模型，见文献[43]，在网络增长的每一步中，有一个新结点和k个边被加入到网络N中去。边的端点可以在已有的结点中随机的选择，选择的概率为，其中这里可以较为容易检查。3－ExtendedModel（拓展模型）—根据BA拓展模型生成随机网络[2]。3以上内空由“遥遥”翻译，Email:yaoyi226@yahoo.com.cnPajek–Manual1717Pajek1.16/October4,2006附：非原文内容，说明而添加zPartitions（分类区域）－分类网络。结果是一个分类。－Degree（度）*Input（输入）－指向结点的边数*Output（输出）－从结点指出的边数。*All（总数）－结点的所有的邻居。－Domain（范围）－根据结点的输入输出以及邻居来计算该结点的范围。结果是：*分类包括范围的大小－可获得结点的数目。*向量包括标准化的范围尺寸－标准化通过总的结点数减1来完成。*向量包括到到该范围的平均距离。根据平均距离分类标准的区域范围可以计算出近似的Prestige指数。－Core（核）－k-核是给定网络的一个子集，在子集中每一个结点至少有k个近邻，根据：*Input（输入）－指向结点的边数*Output（输出）－从结点指出的边数。*All（总数）－所有的邻居。*2-Mode－2-Mode网络的核心分类。给定第一个子集的最小度（k1）第二个子集的最小度（k2），生成一个新的分类。这里，0表示结点不属于前面所定义的k1和k2所属的核，1表示该结点属于该核。*2-ModeRveview－给定k1和k2初始值，计算下列：k1k2RowsColsComp这里，k1是第一个子集的最小度，k2是第二个子集的最小度。Rows和Cols是相应的Pajek–Manual1818Pajek1.16/October4,2006第一个和第二个子集中结点数，Comp是由k1和k2导出的网络中相互连接的部分的数目。K1和k2是不断增加的，直到网络为空。Figure7:USPatents－Mainisland’liquid-crystaldisplay’*2-ModeBorder—在一个给定的2-Mode网络中计算k1和k2的边界值（bordervalues）。－ValuedCore－一般的k-核心:来用边的属性值替代计算边数(邻点)。当计算的ValuedCore时候可以用边数的和或最大的值：Pajek–Manual1919Pajek1.16/October4,2006全部下限为val的valuedcore是给定网络的一个子网，这里在同一核心中，边的属性值的和至少是val。大于下限为val的valuedcore是给定网络的一个子网，这里在同一核心中，最大的边的属性值的至少是val。必须预先给定下限。有两种不同的方法来决定下限:*FirstThresholdandStep—选择最初的下限，然后增加下限值。*SelectedThresholds—通过向量来决定下限值(逐渐增加的数目)。另外地，还可以利用输入，输出或所有的valuedcore。－Depth（深度）*Acyclic（无环）依照结点的深度分类无环的网络。*Genealogical（谱系）依照结点的层次关系分类谱系网络。－p-Cliques（p团）依照p-Cliques分类网络(分类，类的结点至少有比例p(数目在0之间和1)个邻居)。*Strong（强壮性）－对于有向网络。*Weak（脆弱性）－对于无向网络。－VertexLabels—根据同一层次中的结点(对于分子)具有相同的名称，来分类结点。－VertexShapes（结点形状）—根据同一层次(在系谱中表示)中的结点具有相同的形状(椭圆形，方形,菱形)来分类结点。－Islands—根据连接类的边的属性值(权值)分类网络结点(类里的权值必须大于邻居的权值):用邻边的最大权值来定义结点的深度。两个选择项：*LineWeights（边的权值）*LineWeights[简单的]Pajek–Manual2020Pajek1.16/October4,2006Figure8:Bow-tie–Graphstructureintheweb[18]如果GenerateNetworkwithIslands被选中，具有连线组成的Islands的新的网络将生成。－Bow-Tie(蝴蝶结领结)—根据下列等级分类有向网络(Web图结构)中的结点：1–LSCC,2–IN,3–OUT,4–TUBES,5–TENDRILS,0–OTHERS。－2-Mode将一个2-Mode网络的结点分类成两个子集。zComponents－Strong（强连接）—选择网络的强连接部份。－Strong-Periodic（周期强壮的）—选择网络的周期强壮部分－根据周期把连接紧密的部分进行更深入的分类。－Weak（弱连接）—所选网络中弱连接的部分。－Bi-Components（双组份）—所选网络中双向连接的部分。关联结点属于不同层次，因此，结果不能存储在分类中－双向连接的部分被储存在层次中!可以在各部分中选择结点的最小数目。此外，包括关联结点的分类能产生4:给出由结点构成的双连组（Bicomponent）数目。“分类”包括每一属于双连组的结点、双连组外部结点，以及关联结点（articulationpoints）。分类编码：双连组外部结点为0类，每一双连组依次序编码（1-N之间，其中N为双连组数），关联结点为9999998类。4以上部分由“一生有我”翻译，Email：bluemoon413843@sohu.comPajek–Manual2121Pajek1.16/October4,2006zHierarchicalDecomposition（层次分解）－Clustering*－（聚类分解）层次聚类过程。通过使用“Operation/Dissimilarity”或直接读入文件方式，输入相异网络(矩阵)；*Run－运行的结果产生嵌套群及EPS系统树层次结构；*Options－本过程的可选项：general,minimum,maximum,average,ward,squaredward。－Symmetric-acyclic(均衡无环分解)—网络的均衡无环分解，结果生成带嵌套群的层次结构[24]。zNumbering（编号）－DepthFirst（深度优先）－对选定网络按深度优先原则编号…*Strong－对于强连接，考虑有向的边；*Weak－对于弱连接，忽略方向（或者无向网络）。－BreadthFirst（广度优先）－对选定网络按广度优先原则编号…*Strong－对于强连接考虑有向的边；对于弱连接忽略方向（或者无向网络）。*Weak－对于弱连接，忽略方向（或者无向网络）。－ReverseCuthill-McKee-RCM计数。SeePaper－Core+Degree（核+度）－根据分类的所有中心核，按递减顺序编号。对于具有同样核的结点，根据具有同样或更高核的邻结点的编号按递减顺序排序zCitationWeight（引文权重）－如果一个网络表示的是引文网络，每条连的权重（引用量）和结点（论文）可被计算，结果如下：－网络中带数值的边表示引文的重要程度；－在主路径上对结点进行二分类；－网络有唯一的主路径；－向量表示结点（论文）的重要度分配权重的不同方法[33]：－SearchPathCount(SPC)（搜索路径计数）－方法。从源结点开始计算直至终止结点。－SearchPathLinkCount(SPLC)（搜索路径链接计数）－方法。每一结点均被视为源结点。－SearchPathNodePair(SPNP)（搜索路径结点对）－方法。对权重，可进行标准化（使用流或最大值）或分段。zK-近邻（K-neighbors）－选择所有结点Pajek–Manual2222Pajek1.16/October4,2006－Input－输入被判定结点，从它出发，我们可以在最多K步内到达选定结点。－Output－输出可被选定结点最多K步内到达的结点。－All－所有包括输入和输出（忽略边的方向）。结果产生分类，在分类内结点的分类序数与它到给定结点的距离相等，从给定结点不可到达的结点被归于类9999998。当你获得分类之后还可以生成子网。－FromClusters（面向类）－根据类内的每一结点计算符合选定长度距离的结点。结果产出与类内结点数一样多的分类。最后输出可被存为向量，而非分类。zPathsbetween2vertices(两结点间的路径)－OneShortest（一条最短路径）－寻找两结点间的最短路径。结果是一个新的网络。边的值可考虑在内（如果他们表示两结点的距离）或者不考虑（图的理论长度），选择后者往往更快。－AllShortest（所有最短路径）－搜索两点间的所有最短路径。结果是一个新的网络。边的值可考虑在内（如果他们表示两结点的距离）或者不考虑（图的理论长度），选择后者往往更快。－WalkswithLimitedLength（限定长度的行走）－找出两结点间具有限定最大长度的所有行走路径。－Diameter（直径）－寻找直径，即网络两结点间的最长最短路径的长度。进行全面搜索，因此该操作对于大的网络（结点大于2000）将很慢。－GeodesicsMatrices*（最短程线的矩阵）－计算最小路径长度矩阵，以及最短程线的矩阵（仅用于小世界网络）－DistributionofDistances（距离的分布）－计算最小路径长度的分布，及网络内可达结点对的平均路径长度，有两种方式：*FromAllVertices（面向所有结点）－所有结点被视为开始结点；*FromVerticesinCluster（面向类内结点）－仅被群选定结点被作为开始结点计算。zCriticalpathmethod,CPM（关键路径法）－找出无环网的关键路径，结果生成包含关径路径的新网络。算法可被用于项目计划领域，但也可用于作无环图分析。此外还会生成包含有关行动的总的和自由延迟时间网络。此外，还有两个向量（分类）生成：一者包含到达设定状态的最早可能时间，另一者包含达到设定状态的最迟弹性时间。zMaximumFlow(结点间的最大流)－SelectedPair（选定对）－寻找选定两结点间的最大流（算法寻找可渗透的路径，而其中往往选择最短路径）。算法可被用于技术领域（如实际流，代表能量的边的属性值）。结果生成包含两结点及代表二者最大流的边的新网络。－PairsinCluster（聚类对）－寻找由群确定的结点间的最大流。结果生成边的属性值代表对应结点间最大流的新网络。该算法很慢，因此只适用于小型网络或带有限结点的群。