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当用户需要执行社会网络计算分析，包括网络构建、基础指标计算、社区检测、网络可视化和高级网络分析时使用此技能
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基于 SOC 职业分类
| name | performing-network-computation |
| description | 当用户需要执行社会网络计算分析，包括网络构建、基础指标计算、社区检测、网络可视化和高级网络分析时使用此技能 |
| version | 1.0.0 |
| author | socienceAI.com |
| tags | ["social-network-analysis","network-computation","graph-analysis","community-detection","network-visualization"] |
为社会科学研究提供全面的社会网络计算分析支持，从网络构建到高级分析的全流程技术实现。
Use this skill when the user requests:
When a user requests network computation:
当用户提到以下需求时，使用此技能：
# 1. 网络构建
python scripts/build_network.py \
--input data.json \
--output network.graphml \
--type weighted
# 2. 指标计算
python scripts/calculate_metrics.py \
--input network.graphml \
--output metrics.json
# 3. 社区检测
python scripts/detect_communities.py \
--input network.graphml \
--output communities.json \
--method louvain
# 4. 网络可视化
python scripts/visualize_network.py \
--input network.graphml \
--metrics metrics.json \
--output network_visualization.png
使用工具自动构建网络：
python scripts/build_network.py --input raw_data.json --output network.graphml
关键要点：
详见：references/network-construction/INDEX.md
使用工具批量计算指标：
python scripts/calculate_metrics.py --input network.graphml --output metrics.json
计算指标：
详见：references/metric-calculations/INDEX.md
使用工具识别社区：
python scripts/detect_communities.py --input network.graphml --output communities.json
检测算法：
详见：references/community-detection/INDEX.md
使用工具生成可视化：
python scripts/visualize_network.py \
--input network.graphml \
--metrics metrics.json \
--communities communities.json \
--output network.png
可视化元素：
详见：references/visualization-methods/INDEX.md
统一的三层JSON格式：
{
"summary": {
"total_nodes": 50,
"total_edges": 120,
"network_density": 0.098,
"components": 1,
"avg_path_length": 2.34,
"diameter": 6,
"modularity": 0.72
},
"details": {
"metrics": {
"clustering_coefficient": 0.45,
"transitivity": 0.42,
"centrality_measures": {...},
"community_stats": {...}
},
"communities": [...],
"visualization_data": {...}
}
}
在完成网络计算分析后，请检查以下项目：
快速诊断：
references/performance-optimization/INDEX.mddetect_communities.py 多次运行取平均references/troubleshooting/INDEX.md - 数据验证references/visualization-methods/INDEX.md - 布局调整references/network-construction/INDEX.md - 构建方法详解references/metric-calculations/INDEX.md - 算法和公式references/community-detection/INDEX.md - 算法比较references/visualization-methods/INDEX.md - 技术和最佳实践完成高质量的网络计算分析应该：
此技能为中文社会科学研究提供全面的网络计算支持，从数据处理到高级分析的技术实现，确保研究的科学性和严谨性。
行动者网络理论专家分析技能，整合参与者识别、网络分析和转译过程追踪功能，提供全面的ANT分析框架
当用户需要执行行动者网络理论分析，包括参与者识别、关系网络构建、转译过程追踪和网络动态分析时使用此技能
当用户需要检验扎根理论饱和度，包括新概念识别、范畴完善度、关系充分性和理论完整性评估时使用此技能
执行布迪厄场域分析，包括场域边界识别、资本分布分析、自主性评估和习性模式分析。当需要分析社会场域的结构、权力关系和文化资本时使用此技能。
扎根理论专家分析技能，整合开放编码、轴心编码、选择式编码、备忘录撰写和理论饱和度检验功能，提供完整的扎根理论分析框架
当用户需要执行扎根理论的轴心编码，包括范畴识别、属性维度分析、关系建立和Paradigm模型构建时使用此技能