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在当今信息化时代，社交网络作为人们日常生活的重要组成部分，其复杂性和多样性不容忽视。本节回顾社交网络的分类、图论基础以及节点度等概念，这些概念是我们全面理解社交网络的拓扑结构和动态特性的理论基础。
本章从社交网络的连边是否具有方向性出发，将社交网络分为无向网络和有向网络两大类。无向网络中的边没有方向性，节点对（ i ， j ）和（ j ， i ）被视为同一条边，这种网络结构常见于朋友关系、同事关系等场景，其特点在于关系的相互性和对等性。相比之下，有向网络中的边具有明确的方向性，如关注与被关注关系、信息传递等，这种网络结构更能体现社会互动中的非对称性和层级性。通过有向图和无向图的对比（如图1.12所示），我们直观地理解了这两种网络在结构上的差异，为后续深入分析奠定了基础。
图论作为研究社交网络的重要工具，其基本概念和性质在本章中得到了详细阐述。图 G 由顶点集 V 和边集 E 构成，顶点代表社交网络中的个体，边则代表个体之间的关系。通过图论的语言，我们可以将复杂的社交网络抽象为简单的图形，从而便于分析和研究。此外，本章还介绍了多重图和一般图的概念，这些扩展的图论模型为我们处理更复杂的社会关系提供了可能。节点度是衡量社交网络中个体影响力和活跃度的重要指标。在无向图中，节点度等于与其直接相连的边的数量，反映了该节点在网络中的直接连接能力。而在有向图中，节点的入度和出度分别表示了接收和发送信息的能力，揭示了网络中的信息流向和权力结构。本章通过具体的计算公式，详细说明了如何计算节点度，并指出了节点度在网络分析中的重要性。
为了更准确地评估节点在不同规模网络中的影响力，本章还介绍了标准化的节点度计算公式，这一方法有效消除了网络规模变化对节点度的影响，使得我们能够更公平地比较不同网络中的节点。此外，我们还从不同角度分析了社交网络中负面信息的传播、影响以及研究其传播机制的理论意义和现实意义。基于社交媒体环境的群体化、同质化特征，掌握虚假信息依托群组传播的机理，研究虚假信息的最优干预策略，对于提升应对措施的时效性和有效性具有重要的实际意义。
综上所述，本章通过对社交网络的分类、图论基础以及节点度的深入剖析，为我们构建了一个完整的社交网络分析框架。社交网络作为复杂系统的典型代表，其结构和动态特性对于理解社会现象、预测舆论趋势具有重要意义。通过本章的学习，我们不仅掌握了社交网络分析的基本方法和工具，还深刻认识到社交网络在现代社会中的重要作用。未来，随着技术的不断进步和数据的日益丰富，社交网络分析将在更多领域展现出其独特的魅力和价值。