ARIS中文使用手册第7章

7 知识管理方法

7.1 导言

知识管理的目标是能够对知识进行系统控制，这在企业资源中已经越来越重要。这一术语包括了企业的发展，监控，策略支持与改进，过程，组织结构和内部的有效知识处理技术等各个方面。它包括了与知识取得，知识准备，知识传送，和知识利用等方面相关的全部活动。这种知识管理活动一般都不是在封闭条件下发生的；它们最初产生于企业的操作性和指导性业务过程中。因此，就需要具有一种如业务过程，知识处理，组织结构，信息系统等等的集成观点。

这些问题大部分都可以用较旧的ARIS 方法，如扩展的事件驱动过程链（eEPCs），组织图，功能分配表，扩展的实体关系模型（eERMs）等，来进行说明。但是，如果我们需要对知识管理的原则进行精确的表述，分析，以及改进，就必须用另外的表现方法来对相关知识范畴的内容进行识别并将它构造成一个严密的体系，来对组织内部的知识进行说明和分配，以及来对业务过程中的知识创造和知识应用建立模型。

为了这一原因，我们加入了两种新的对象类型，知识范畴和文档化的知识；和两种新的模型类型，知识结构图和知识分布图。另外，现有的用于表达业务过程的模型类型（eEPC，过程链表（PCD），办公过程，及其他相似的项）已经有所扩展，包括一些处理知识创造和应用的构造。新的对象和模型类型被完全而系统的整合到需求定义中最为重要的模型类型中（如eERM，组织图，及功能树模型），从而提供了一种整体的视点。举例说明，这一点可以使业务过程最优化的模型同时用于分析和促进知识管理。

知识结构图的位置是在需求定义数据视图。知识分布图，同扩展的用于业务过程建模的模型类型一样，是位于需求定义控制视图。

7.2 知识管理建模中的对象类型

7.2.1 知识范畴

知识范畴对象类型，用椭圆形思想泡来表示（对照：图7.3.1-1: 知识结构图），它表现的是某一对象涉及的详细而且精确的知识。知识范畴的例子有：项目管理知识，特殊工业知识，特殊技术知识，对客户与竞争者的知识，等等。这些类型也参与了对企业所拥有或需要的知识进行分类的过程。

被划分到某一知识范畴之中的知识可以是：1）隐性知识，也就是说不能完全文档化的知识，2）以技能形式存在的雇员和工作组的知识，或是3）显性知识，即以文字说明或技术图的形式存在的，可以文档化的知识。知识范畴经常包括不止一种形式的知识。举例说明，项目管理知识既包括项目经理的经验，也包含了项目管理手册中的某些技巧。

下面的特殊属性，作为对一般属性，如说明，注释，出处，等的有益补充，可以使对知识范畴的说明更加详尽：

属性名称域说明/举例

更新频率列举类型：每小时

更新，每天更新，

每周更新，每月更

新，每年更新，几

乎不更新，从来不

更新更新频率说明：过多久时间相关类型的知识能够被更新一次以便保持最新。举例说明，基本的三角知识，几乎不需要更新–如果永远不变的话，而对特定库存价格的知识就得每天更新，甚至每几个小时就需要更新。

重要性百分比：0..100知识范畴对企业的重要性可以从0% （完全不重要）到

100% （极其重要）之间取值。

属性名称域说明/举例

覆盖率百分比：0..100相关知识的现有覆盖程度可以从0% （完全不覆盖）到

100% （最大可能的覆盖）。

说明知识范畴对特定的组织单元或人员的起作用的程度，

使用知识分布图中的处理连接的适当属性。

知识优势百分比：0..100以知识计算的企业在竞争中的相对领先地位可以从0%

（对手在竞争中拥有最大优势）到100% （你的企业在

竞争中有着最大的优势）。

知识利用百分比：0..100特定的知识范畴的被利用程度可以从0% （相关知识完全

没有被利用）到100% （相关知识的利用最优化）o。期望的覆盖程度百分比：0..100相关知识的期望覆盖程度可以从0% （完全不覆盖）到

100% （最大可能的覆盖）。

未来的重要性列举类型：急剧下

降，稳步下降，上

升，急剧上升未来的重要性描述了一个知识范畴对企业重要性的未来变化的期望趋势。

结构变化速度百分比：0..100对已有相关知识的应用方法的改变速度，结构变化速度是

一个衡量的标准。（0%：不需要改变， 100%：结构变

化速度最大）。

这些属性能够对与你的企业有关的知识范畴做出评价。因此，在改进你的知识管理时，它们可以作为识别重要衡量手段的基础。经常，用图形来表示这些值是非常有帮助的。把这些值从属性窗口中复制和粘贴到一个图表计算程序中，从而创建出一个需要的图表就是其中一个较为简单的方法。举例说明，在此中考虑中可以生成一个比较知识范畴目前和期望覆盖率的条形图。

7.2.2 文档化的知识

与知识范畴对象类型形成对比（知识范畴包括了隐性和显性的知识），文档化的知识对象类型涉及的仅仅是那些显性的，可以文档化的知识范畴，或者至少可以在原则上被文档化的知识。对这种类型知识的一个例子是：关于使用一个软件的知识可以被文档化为使用手册。在对信息进行分类时，区分开一般知识范畴和文档化的知识是非常重要的，它可以帮助识别信息系统支持的可能性和局限

性，因为只有文档化的知识才能被用电子学方法来存储，传送，以及进行处理。

文档化的知识对象类型用矩形功能思想泡来表示。它与知识范畴对象类型拥有同样的特殊属性。

7.3 对知识处理建模的模型类型

7.3.1 知识结构图

有了知识结构图的帮助，用户就可以把知识范畴根据它们的内容分配到二级小组中去。知识结构图的一个例子在图7.3.1-1: 知识结构图中得到了体现。一个知识范畴可以包含另一个知识范畴，其中包括文档化的知识。文档化的知识可以被分成几个文档化知识子类型。但是，它不能包括一般的知识。

图7.3.1-1: 知识结构图

对于文档化的知识，知识结构图能够表示出知识文档后所存在于信息媒介，或者是在数据模型（或是面向对象系统中的类）中对这种知识进行文档化的信息对象。最后，应用系统中用于管理这种知识的类型或类也可以被建模。

7.3.2 知识分布图

知识分布图描述了对不同知识范畴如何进行分类。组织视图中不同的对象类型（如：组织单元，位置，人员，设备，工作组）可以用处理连接来关联到某个知识范畴。除了特定的人员或组织单元只拥有在某种特殊知识范畴内的知识这一事实，也可以对知识的覆盖率加以注意。处理连接包括覆盖率这一属性，这一属性可以用百分比的形式来表示所选择的知识范畴对相关组织单元的作用程度。100%的取值表示的是最大的覆盖程度，0%的取值则意味着所选的范畴内完全没有相关的知识，这相当于一个不存在的连接。在衡量覆盖程度的时候，除了量的指标，还可以用图表的方式对质进行评价。这也就是覆盖质量这一连接属性的目的所在。它假设其取值为低，中，高，和最高。这些信息可以用表示连接的图像符号来观察，如

图7.3.2-1: 知识分布图–面向组织单元所示。覆盖程度和覆盖质量属性的取值互相之间是不相关的。如果这两个属性同时使用，我们建议质量指标低用于覆盖率<25%的情况，中用于25-50%的情况，高用于50-75%的情况，最高用于75-100%的情况。

图7.3.2-1: 知识分布图–面向组织单元

在

图7.3.2-1: 知识分布图–面向组织单元中，作为例子的这个知识分布图的结构是面向组织单元的，比如说，所有有关知识范畴都是针对一个组织单元而提出的。当然，也可以把知识范畴作为观察的中心对象，在此基础上再对相关的组织单元建立模型。ARIS中的导航选择（特性中的关系表–对象对话框）使我们能够非常容易的找到组织单元或知识范畴的其他关联。在知识分布图中常常要用到矩阵的表达方式。这一点可以通过把同一范畴内的几种存在形式放入栏目格来达到，如图7.3.2-2: 知识分布图–矩阵表示所示。在这个例子中，只给出了在顶上显示的知识范畴的名称，这很像是一张图表的表头。对于其他的存在形式，属性上方位置的名称就忽略了。这张图同时还表示了对不同覆盖率的另一种可视化的表示方法：知识范畴所用的比例尺大小不同。

同一知识类型中的几种存在形式网络操作系统

硬件

A 组

B 组

C 组

图7.3.2-2: 知识分布图–矩阵表示

在把知识范畴划归到特定的雇员并对这些范畴做出评价的时候，请注

意：那些收藏，文献，尤其是那些涉及到员工的数据的电子处理过程，

由于法律或企业规则的因素，都要在某种程度上受到限制。所以，在创

造，使用或者发布这种类型的知识范畴时，一定要遵守相关的法律或者

企业的政策。

7.3.3 在业务过程中对知识处理的表达

在企业业务过程中的知识利用和知识创造的模型是通过表现业务过程的模型类型来建立的（如：eEPC，有物流的eEPC，办公过程，工业过程，PCD，有物流的PCD）。知识范畴和文档化的知识对象类型现在也存在与这些图表类型之中了。现在，我们可以规定哪种类型的知识（一般知识或是文档化的知识）对执行一个功能是必不可少的，也可以记录下来在一个功能确实执行过后，哪些知识被应用到或者被文档化了。这种类型的表达方式允许我们利用所包含的知识处理过程来对业务过程进行研究。举例说明，可以发现所需知识之间的间隙。另外，也可以决定执行某个程序的限制条件。

图7.3.3-1: eEPC中的知识处理

pajek中文使用手册

Pajek 分析和可视化大型网络的程序 参考手册 List of commands with short explanatio n version 1.16 Vladimir Batagelj and Andrej Mrvar 翻译：先红、一生有我、傻大师、沧海回眸、AndyChang、comp network、遥遥、大头、三叶草 整理：饭团 Ljubljana, October 4, 2006 1996, 2006 V. Batagelj, A. Mrvar. Free for noncommercial use. PdfLaTex version October 1, 2003

Vladimir Batagelj Department of Mathematics, FMF University of Ljubljana, Slovenia http://vlado.fmf.uni-lj.si/ vladimir.batagelj@fmf.uni-lj.si Andrej Mrvar Faculty of Social Sciences University of Ljubljana, Slovenia http://mrvar.fdv.uni-lj.si/ andrej.mrvar@fdv.uni-lj.si

目录 1.Paje k介绍 (1) 2.数据对象 (3) 3 主窗口工具栏 (7) 3.1 File（文件） (7) 3.2 N et（网络） (11) 3.3 N ets(网) (26) 3.4 Operation（操作） (28) 3.5 Partitio n（分类） (34) 3.6 Partitions（分类） (35) 3.7 Vector（向量） (35) 3.8 V ect ors（向量） (36) 3.9 Permutation（排序） (37) 3.10 Cluster（类） (37) 3.11 Hierarchy（层次） (37) 3.12 Options（选项） (38) 3.13 Info(信息) (40) 3.14 Tools(工具) (40) 4 绘图窗口工具 (42) 4.1 主窗口绘图工具 (42) 4.2 Layout（布局） (42) 4.3 Layers（图层） (43) 4.4 GraphOn l y（仅图形） (44) 4.5 Previous（退回到前一次操作） (44) 4.6 Redraw（重绘） (44) 4.7 N ext（下一步） (44) 4.8 Options（选项） (45) 4.9 Export (导出) (47) 4.10 Spin（旋转） (49) 4.11 Mo ve（移动） (49) 4.12 Info (信息) (49) 5 Exports to E PS/SVG/VRML (50) 5.1 Defaults (默认值) (50) 5.2 Parameters in EPS,SVG and VRML Defaults Window（在EPS/SVG/VRML默认窗口中 的参数） (50) 5.3 Exporting Pictures to EPS/SVG —在输入文件中定义参数 (52) 6 在Pajek中使用Macros（宏） (57) 6.1 什么是Macro（宏）？ (57) 6.2 怎样标明一段宏？ (57) 6.3 如何运行宏？ (57) 6.4 例子 (57) 6.5 重复最后的命令 (57) 附加信息 (59)

pajek简介基本资料

Pajek简介、基本资料 Pajek简介、基本资料、2013版最新软件包与使用说明为什么Pajek叫做蜘蛛软件？Pajek软件是由Batagelj和Mrvar共同编写，由于Pajek在斯洛文尼亚语中是蜘蛛的意思，因此导致该软件的Logo就是一只蜘蛛，暗示其具有网络绘制的功能。Pajek主要是基于Windows的应用软件，可以应用于大型网络可视化，主要基于数学中的图论、网络分析等理论发展而来。 一、最新Pajek 3.11版本支持32、64位的windows，仅限于非商业用途。 二、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。 三、Pajek主要识别net文件和mat文件类型的数据。转化net文件，有三种方法： 第一是从txt转化，用到的软件是txt2pajek；

第二个是从excel（注意，是2003版）中转化为net文件，用到的是excel2pajek； 第三种就是在txt中按照net文件的格式把数据写下来，然后把后缀名由txt改成net，这算一个小技巧。 mat文件只能用上述第三种方法。这个第三种方法只能适用于较少数据的输入，对于大规模数据处理来讲还是转换吧。附件内容： （1）2013年最新Pajek 3.11（含32位和64位两种版本）以及所有模拟数据集； （2）《Exploratory Social Network Analysis with Pajek》PDF 版（英）； （3）Pajek学习指南（PPT）； （4）Pajek使用手册（英文）PDF； （5）Pajek使用手册（中文）PDF。

生物软件使用说明书大全

生物软件使用说明书大全 生物软件使用说明书大全 转自： SPSS10教程 SAS6.12统计教程 统计软件SAS 8.2教程 Stata统计学教程入门 Eviews3.1使用入门教程1 软件中文使用说明书大全 ? ·NoteExpress初级教程（step by step） ? ·常用生物软件简介汇总(window 版） ? ·STATISTICA/w 5.0及其在医学中的应用 ? ·利用Excel处理统计数据 ? ·数据分析、科技绘图的必备工具－Microcal O () ? ·Band Leader中文使用说明书 ? ·BioEdit中文使用说明书下载 ) ? ·Cn3D中文说明书下载 ? ·Gel-PRO ANALYZER凝胶定量分析软件演示操作 ) ? ·Gene Construction Kit中文使用手册 ) ? ·aminoXpress中文使用说明书 ) ? ·DNAtools中文说明书下载 ? ·综合性序列分析软件DNAStar中文使用说明书 ) ? ·Reference Manager 10中文使用说明书 ? ·Genamics中文使用说明书) ? ·Vector NTI9.0中文使用说明书 ) ? ·Winplas中文使用说明书 ? ·RNA Structure 3中文使用说明书) ? ·Primer Premier中文使用说明) ? ·进化树分析及相关软件使用说明) ? ·观察生物分子的窗口——RasMol 2.6 ) ? ·RNAdraw1.1b2功能介绍) ? ·SEQUIN3使用中文说明书 ? ·JELLYFISH 1.3 使用手册) ? ·Omiga使用中文说明书 ? ·Excel 提速12招 ? ·修复受伤的Excel文件 ? ·用好Word 2003的比较功能 ? ·抓图高手:SnagIt使用技巧3例 ? ·DNASTAR-MAPDRAW软件使用教程[图解] ? ·DNASTAR-EDITSEQ软件使用教程[图解] ? ·核酸序列分析软件DNAssist1.0教程[图解] ? ·BandScan使用教程[图解] ? ·蛋白序列分析软件包ANTHEPROT 4.3中文说明书

NodeXL中文介绍

NodeXL 社交网络可视化：NodeXL | civn中文信息可视化社区 社交网络可视化：NodeXL 2012年06月11日? 社交网络, 视频? 暂无评论 NodeXL是一个免费、开源的插件，适用于Excel 2007 & 2010。NodeXL的主要功能是社交网络可视化，输入一张网络边（关系）的列表，点击一个按钮就可以看到你的关系图。 功能特点 灵活的输入输出：输入和输出图表格式包括GraphML，Pajek，UCINet，和矩阵格式。 与社交媒体直接连接：直接从Twitter、YouTube、Flickr和电子邮件导入社交网络，或用一个多功能插件从Facebook、Exchange和万维网超链接中获取网络数据。 缩放：缩放到感兴趣的区域，调整顶点大小以减少混乱。 灵活的布局：使用“力量导向“算法进行布局，或用鼠标拖动。 很容易地调整显示属性：通过填写工作表的单元格来设置颜色、形状、大小、标签和透明度，或选择根据度中心性、中介中心性等度量自动填写。 动态筛选：使用滑动条就能立刻隐藏一些节点和边，例如，隐藏所有度中心性小于5的节点。 强大的节点分组功能：根据节点的共同属性将它们分组，或让NodeXL分析它们的连通性并自动分组。为不同组的节点设置不同的颜色、形状，以便于区分。 图度量计算：轻松计算度中心性、中介中心性和接近中心性等。 任务自动化：点击一次完成多个重复的任务。

操作界面 工具视频 怎样从多个社交网络导入数据到NodeXL 应用案例 CHI2012 这是NodeXL的Gallery中的案例之一。展示的是1000位最近的Twitter中包含“CHI2012”的Twitter用户的网络图，数据在2012年5月4日21：14分（UTC）抓取。 参数 图形类型：有向的（directed) 布局算法：the Harel-Koren Fast Multiscale layout algorithm 边的颜色：关系值（ relationship values） 节点大小：跟随者值（followers values)

六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介

六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介 UCINET为菜单驱动的Windows程序，可能是最知名和最经常被使用的处理社会网络数据和其他相似性数据的综合性分析程序。与UCINET捆绑在一起的还有Pajek、Mage和NetDraw 等三个软件。UCINET能够处理的原始数据为矩阵格式，提供了大量数据管理和转化工具。该程序本身不包含网络可视化的图形程序，但可将数据和处理结果输出至NetDraw、Pajek、Mage 和KrackPlot等软件作图。UCINET包含大量包括探测凝聚子群（cliques, clans, plexes）和区域（components, cores）、中心性分析（centrality）、个人网络分析和结构洞分析在内的网络分析程序。UCINET还包含为数众多的基于过程的分析程序，如聚类分析、多维标度、二模标度（奇异值分解、因子分析和对应分析）、角色和地位分析（结构、角色和正则对等性）和拟合中心-边缘模型。此外，UCINET 提供了从简单统计到拟合p1模型在内的多种统计程序。 Pajek简介 Pajek 是一个特别为处理大数据集而设计的网络分析和可视化程序。Pajek可以同时处理多个网络，也可以处理二模网络和时间事件网络（时间事件网络包括了某一网络随时间的流逝而发生的网络的发展或进化）。Pajek提供了纵向网络分析的工具。数据文件中可以包含指示行动者在某一观察时刻的网络位置的时间标志，因而可以生成一系列交叉网络，可以对这些网络进行分析并考察网络的演化。不过这些分析是非统计性的；如果要对网络演化进行统计分析，需要使用StOCNET 软件的SIENA模块。Pajek可以分析多于一百万个节点的超大型网络。Pajek提供了多种数据输入方式，例如，可以从网络文件（扩展名NET）中引入ASCII格式的网络数据。网络文件中包含节点列表和弧/边（arcs/edges）列表，只需指定存在的联系即可，从而高效率地输入大型网络数据。图形功能是Pajek的强项，可以方便地调整图形以及指定图形所代表的含义。由于大型网络难于在一个视图中显示，因此Pajek会区分不同的网络亚结构分别予以可视化。每种数据类型在Pajek中都有自己的描述方法。Pajek提供的基于过程的分析方法包括探测结构平衡和聚集性（clusterability），分层分解和团块模型（结构、正则对等性）等。Pajek只包含少数基本的统计程序。 NetMiner 简介 NetMiner 是一个把社会网络分析和可视化探索技术结合在一起的软件工具。它允许使用者以可视化和交互的方式探查网络数据，以找出网络潜在的模式和结构。NetMiner采用了一种为把分析和可视化结合在一起而优化了的网络数据类型，包括三种类型的变量：邻接矩阵（称作层）、联系变量和行动者属性数据。与Pajek和NetDraw相似，NetMiner也具有高级的图形特性，尤其是几乎所有的结果都是以文本和图形两种方式呈递的。NetMiner提供的网络描述方法和基于过程的分析方法也较为丰富，统计方面则支持一些标准的统计过程：描述性统计、ANOVA、相关和回归。 STRUCTURE 简介 STRUCTURE 是一个命令驱动的DOS程序，需要在输入文件中包含数据管理和网络分析的命令。STRUCTURE支持五种网络分析类型中的网络模型：自主性（结构洞分析）、凝聚性（识别派系）、扩散性、对等性（结构或角色对等性分析和团块模型分析）和权力（网络中心与均质分析）。STRUCTURE提供的大多数分析功能是独具的，在其他分析软件中找不到。MultiNet简介 MultiNet 是一个适于分析大型和稀疏网络数据的程序。由于MultiNet是为大型网络的分析而专门设计的，因而像Pajek那样，数据输入也使用节点和联系列表，而非邻接矩阵。对于分析程序产生的几乎所有输出结果都可以以图形化方式展现。MultiNet可以计算degree, betweenness, closeness and components statistic，以及这些统计量的频数分布。通过MultiNet，可以使用几种本征空间（eigenspace）的方法来分析网络的结构。MultiNet包含四种统计技术：交叉表和卡方检验，ANOVA，相关和p*指数随机图模型。

Aquachem中文教程彩图详解

AquaChem 简要使用说明GAOZANDONG@https://www.wendangku.net/doc/b519100551.html,

AquaChem 简要使用说明 （编译） --AquaChem是用于水溶液地球化学数据的分析、作图和模拟的专业软件，加拿大滑铁卢水文地质有限公司（Waterloo Hydrogeologic, Inc.）与Lukas Calmbach博士合作开发，前者拥有版权。 --本说明为中国西北地下水开发培训班学员专用。是在阅读原版用户手册基础上的摘译，并进行重新编排，在省略很多内容的同时对某些操作步骤进行了更为详细地介绍，目的是让计算机操作不很熟练、英语阅读有一定困难的学员对该软件有一个初步了解并能够实际操作。 --如果想深入了解和应用AquaChem软件，请参阅用户手册。 该手册以电子文本方式存储在安装目录下的Tutorials文件夹内，文件名为aqcdemo.pdf。如果计算机内没有安装打开该文件的Acrobat阅读器，可从互联网上免费下载安装（从任一网站如新浪、搜狐等的搜索引擎上查找以“acrobat”为关键词的“软件”）。

1、简介 AquaChem是一个专门用于水溶液地球化学数据的图形和数值分析的软件包。它具有完全可以由用户自己定制的地球化学数据和参数数据库系统，并提供水文地球化学领域得到广泛应用的多种数据分析和作图工具。 AquaChem的数据分析功能包括单位转换、电荷平衡、样品混合以及样品相关性分析和地球化学参数计算等，辅之以广泛应用的水化学数据图形工具，可以更清楚地表示水的化学特征和质量。AquaChem的图形工具包括： ●三线图，包括piper（图1-1a）、Durov（图1-1b）和简单的三离子三线图（图1-1c）； a，Piper三线图 b，Durov三线图c，三线图 图1-1 AquaChem中的三线图 a，饼图b，Schoeller指印图 c，Stiff折线图 d，放射图 图1-2 AquaChem中的饼图、折线图和放射图 ●饼图（图1-2a）、折线图（Schoeller指印图，图1-2b；Stiff折线图，图1-2c）和

Gblocks使用说明书-by florawz1

Gblocks使用说明书（by florawz） 1.首先打开软件，进入主页面 2.输入O ，然后回车，对话框显示输入一个文件或路径 此时将比对好的（.fas）文件拖入对话框。对话框即出现该文件的路径（如图） 按回车，即导入该序列。对话框上部出现下列信息 3.快速比对：输入G，然后回车。在原比对文件所在文件夹内即可出现Gblocks 已经处理好的文件

.fas-gb文件可用Bioedit和DNAMAN打开。 打开.htm文件，可查看可视化的处理结果（如图） 4.主菜单： t. 指定的序列类型（可以是蛋白质,DNA或者密码子）。 输入一个t，回车。序列类型改为Condons 再输入一个t，回车。序列类型改为DNA（如此循环修改）

o. 打开一个文件。必须为 NBRF/PIR 或 FASTA 格式 ，序列长度不限。打开 NBRF/PIR-格式的序列时，在序列备注第一行要注明序列类型 如： >P1;byflorawz ------MEYLLQEYLPILVFLGMASALAIVLILAAAVIAVRN--PDPEKVSAYECGFNAF D-DARMKFDVRFYLVSILFIIFDLEVAFLFPWAVSFASLS-DVAFWGLMVFLAVLTVGFA YEWKKGALEWA----------------------* (fas格式则不需要，第一行直接为>byflorawz即可) 注意：在使用Glocks分析前，序列缺口必须先消除。 在将比对文件拖进改软件时，要去路径掉末尾的空格。 打开多个文件 ：必须建立一个path文件。输入各个相关文件的路径，在安装好的文件包内可以看到一个"paths"范例，用word打开此文件，即可看到各个文件的所在路径（如图） 多条比对序列的处理：如果所有的比对文件的路径都在一个paths文件，且各个比对文件的序列条数，以及物种的顺序都是相同的，那么这些比对文件在最后的结果中可以连接起来。如果各个比对文件的序列条数不同，那么也可以一起处理，但是最后不能连接。 b. 显示 Block 限制性参数 (详情见下页). s. 显示保存菜单(详情见下页). g. 处理计算 q. 退出 5.限定性参数菜单

NodeXL手册

社交媒体网络分析:NodeXL实践与学习 社交媒体工具,如电子邮件、论坛、博客、微博和维基,被数十亿全世界的人们。他们通过这些媒体沟通，通过桌面和基于web的应用在固定或移动设备上，结果创建了多个复杂的社会网络结构。这个活泼的互动与网络的关系创造了通过这些技术是因为个人、组织、社会团体的不断的增长。了解这些社交媒体网络的发展,变化,失败或成功是一个越来越受到研究人员和专业人士的关注。现在社会网络分析提供了一组概念和指标系统地研究这些动态流程。信息可视化的方法也变得有价值，帮助用户在在复杂的社会网络中发现模式、趋势、集群和离群值。 丰富的软件工具对社会网络分析和可视化展示了力量的兴趣,但许多这些工具使用困难,特别是对于那些缺乏经验编程语言。开源软件工具,NodeXL设计尤其方便学习的概念和方法的社会网络分析与可视化作为一个关键组件(更多信息见史密斯,Shneiderman,et al . 2009)。 Microsoft Excel 2007的NodeXL模板是一个免费和开源扩展到广泛使用的电子表格应用程序,提供了一系列的基本网络分析和可视化功能。 NodeXL使用高度结构化的工作簿包含多个工作表来存储所有的模板代表一个网络图所需的信息。网络关系(如图的边)表示为一个Edges列表,所有成对的顶点相连构成了网络图。其他工作表包含关于每个顶点的信息和集群信息。可视化功能允许用户显示一定范围的网络图，数据属性映射到的视觉属性包括形状、颜色、大小、透明度和位置。 NodeXL支持学生学习社会网络分析和专业人士网络分析应用到感兴趣的业务问题上。它建立在熟悉的Excel电子表格范式基础上，为非程序员提供一个易于使用的工具。NodeXL集成Excel的内部分析函数,常用的网络指标和可视化这三个方面。它支持不同视觉网络布局、强大的过滤、聚类和映射的顶点和edge-level 数据到高度可定制的视觉属性和标签。中等规模网络的工具支持工作几千顶点,尽管一些用户已经成功地处理成千上万的顶点。 NodeXL主要由微软研究院Marc Smith团队及众多研究机构的热心人士完成，其参与人员如下图所示： 图1 NodeXL参研人员

Ucinet_6_安装使用指南(睿驰原创)

北京环中睿驰科技有限公司 Ucinet软件操作指南 安装、激活、使用方法 QQ:971307775 Email: ss@https://www.wendangku.net/doc/b519100551.html,欢迎交流联系 沈帅 5/2/2012 主要介绍UCINET软件的安装方法、激活方法、用途特点介绍以及一个完整的建模实例。

1Ucinet软件操作指南 1.1安装步骤 1.1.1步骤一安装软件 ●Ucinet 6 Windows版本安装软件包名称为：UcinetSetup.exe，点击该软件安装包， 然后弹出下边界面之后点击允许运行： 图一 ●然后弹出如下界面，选择安装目录：

图二●然后点击Next，选择安装文件夹名称： 图三●点击Next，开始进行软件配置，完成安装。

图四 点击next，完成Ucinet的安装，然后点击finish即可启动软件： 图五

1.1.2软件激活方法： ●点击Install之后，在Help页面中选择Register注册按钮，然后输入购买时使用的 UserID和RegistrationCode，具体如下： 图六 ●激活成功之后，会提示激活成功。 1.2软件介绍 1.2.1用途 UCINET软件是由加州大学欧文（Irvine）分校的一群网络分析者编写的。 现在对该软件进行扩展的团队是由斯蒂芬·博加提（Stephen Borgatti）、马丁·埃弗里特（Martin·Everett）和林顿·弗里曼（Linton Freeman）组成的。 UCINET网络分析集成软件包括一维与二维数据分析的NetDraw，还有正在发展应用的三维展示分析软件Mage等，同时集成了Pajek用于大型网络分析的Free应用软件程序。利用UCINET软件可以读取文本文件、KrackPlot、Pajek、Negopy、VNA等格式的文件。它能处理32 767个网络节点。当然, 从实际操作来看，当节点数在5000～10000之间时，一些程序的运行就会很慢。社会网络分析法包括中心性分析、子群分析、角色分析和基于置换的统计分析等。 另外，该软件包有很强的矩阵分析功能，如矩阵代数和多元统计分析。 它是目前最流行的，也是最容易上手、最适合新手的社会网络分析软件。

常见生物软件使用技巧汇集

常见生物软件使用技巧汇集 Q1.怎么查找序列保守区？ A1：很多人查找序列保守区，一般通过序列多重比对后，肉眼判断序列保守区，但此法难免太主观，不具重复性，且选择的保守区无法受统计上的显著性检验。其实，实现这一目的，可以使用DnaSP--> “Analysis” -->“Conserved DNA regi on”...

Q2. 多个FASTA格式保存的单条序列如何批量快速合并为一个文件？ A2 ：一条条添加，费时费劲，且容易出错。解决的办法有两个：一是可以通过DNAMAN的“多重序列比对”后导出功能，即：添加序列所在的目录，或全选相关文件，进行多重比对，导出Clustal aln 文件，然后再转换为FASTA；二是使用我们2012年新开发的序列火枪手套件的“Seq Merger.exe” 即可快速实现合并。 Q3. 如何解决Clustalx 多重比对（*.Aln格式）后转为MEGA 格式时提示出错的问题？ A3：检查所转换MEGA 的*.meg 文件最后几行内容是否有*号，全部删减之即可。因为Clustalx 多重比对后，程序会自动添加一致序列。

Q4. 为什么DNAMAN软件的很多功能菜单都显示无法使用？ A4：DNAMAN软件的精华在于通道（Channel）的应用，遇到功能菜单呈灰度无法使用时，不妨将序列载入通道后再试试... Q5. 如何让多重比对美观显示又不占篇幅？ A5：推荐使用Web Logo （https://www.wendangku.net/doc/b519100551.html,/logo.cgi）或Sequence L ogo之类的在线工具处理。其实这类工具还有一个妙用－可用于设计简并引物，简并序列一目了然，如下图的第7个碱其位点，G/A=R。 Q6. 如何在多重比对序列的上方显示对应的蛋白质二级结构？ A6：使用ESPript（http://espript.ibcp.fr/ESPript/cgi-bin/ESPript.cgi）对多重比对序列着色的同时，上传预测的蛋白质结构文件*.pdb 即可，效果如下图所示，详见《马铃薯Y病毒pipo基因的分子变异及结构特征分析》一文。具体操作方法可以参考《ESpript 美化多重比对序列图解(By Raindy) 》。

pajek简介基本资料

Pajek 简介、基本资料 Pajek 简介、基本资料、2013 版最新软件包与使用说明 为什么Pajek 叫做蜘蛛软件？Pajek 软件是由Batagelj 和Mrvar 共同编写，由于Pajek 在斯洛文尼亚语中是蜘蛛的意思，因此导致该软件的Logo 就是一只蜘蛛，暗示其具有网络绘制的功能。Pajek 主要是基于Windows 的应用软件，可以应用于大型网络可视化，主要基于数学中的图论、网络分析等理论发展而来。 一、最新Pajek 3.11 版本支持32、64 位的windows ，仅限 于非商业用途。 二、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。 三、Pajek 主要识别net 文件和mat 文件类型的数据。转化net 文件，有三种方法：第一是从txt 转化，用到的软件是 txt2pajek ；第二个是从excel （注意，是2003 版）中转化为net 文件，用到的是excel2pajek ；第三种就是在txt 中

按照net 文件的格式把数据写下来，然后把后缀名由txt 改成net ，这算一个小技巧。 mat 文件只能用上述第三种方法。这个第三种方法只能适用于较少数据的输入，对于大规模数据处理来讲还是转换吧。附件内容： （1）2013 年最新Pajek 3.11 （含32 位和64 位两种版本）以及所有模拟数据集； （2）《Exploratory Social Network Analysis with Pajek 》PDF 版（英）； （3）Pajek 学习指南（PPT ）； （4）Pajek 使用手册（英文）PDF ； 5）Pajek 使用手册（中文）PDF

CSSCI 数据导入Bibexcel 实现共现矩阵的方法及实证研究

CSSCI数据导入Bibexcel实现共现矩阵的方法及实证研究 姜春林陈玉光 （大连理工大学21世纪发展研究中心辽宁大连 116024） 摘要：本文以针对Web of Knowledge开发的文献信息共现分析的应用软件——Bibexcel为研究对象，结合CSSCI数据库数据格式特点，解决了Bibexcel不能处理中文文献的瓶颈问题，实现了知识单元共现关系矩阵。并以CSSCI数据库中1998—2008年“信息可视化”引文数据为例，数据经过预处理后，由Bibexcel 构建其知识单元共现矩阵，利用Ucinet、Netdraw软件，实现了作者共现、关键词共现、引文共现的可视化分析。本研究扩展了Bibexcel的应用范围功能，为CSSCI数据的可视化研究提供了一种新的手段。 关键词：Bibexcel、CSSCI、共现矩阵、知识图谱、可视化 Transform CSSCI Data to Bibexcel data to Actualize Co-occurrence Matrix and A Case Study JIANG Chun-lin, CHEN Yu-guang (Center of the 21st Century Development and Research, Dalian University of Technology, Dalian 116024) Abstract：This paper researchs on Bibexcel that developed for the co-occurrence analysis of literature information that come from Web of Knowledge, and combined with the characteristics of data formats in the CSSCI database, to resolve the bottleneck of co-occurrence of Chinese literature information which Bibexcel can not handle by itself. We actualized the co-occurrence matrix of knowledge unit relations. CSSCI database in 1998-2008 "Information Visualization" Citation data as an example, after data preprocessing, the knowledge unit co-occurrence matrix built by Bibexcel，then we use Ucinet, Netdraw softwares，to actualizes the authors cooperative network analysis、keywords cooccurrence analysis and cocitation analysis. This study extends the scope of application of Bibexcel, and provides a new means of visualization for CSSCI data. Keywords：Bibexcel、CSSCI、Co-occurrence matrix、Knowledge map、visualization 1.引言 科技文献数据量的快速增长给我们的研究工作带来了极大便利，同时，文献数量的增长，也给文献的管理与分析利用带来了诸多的不便[1]。如何快速、准确地得到所需要的资源，并理解这些大量文献所表达的内容变得越来越困难。共现分析如共作者分析、共词分析、共引分析、共被引分析等以邻近联系法则和知识结构及映射为方法论基础，来发现研究对象之间的亲疏关系，挖掘隐含的或潜在的有用的知识，并揭示研究所代表的学科或主体的结构变化。基于共现分析的信息可视化技术能形象化地表达文献信息蕴含的内容，方便科研人员和情报人员挖掘文献集中所隐含的知识。 国外关于文献信息共现关系分析的应用软件已经比较成熟，如美国费城的德雷塞尔大学信息科学与技术学院的陈超美开发的基于JA V A平台的Citespace[2][3]系列应用软件；印第安纳州大学开发的大型网络分析、建模、和可视化的工具包Network Workbench Tool；大型社会网络分析软件Pajek；瑞典科学家佩尔松（persson）开发的科学计量学研究软件Bibexcel[4]；美国斯坦福大学开发的社会科学统计软件包SPSS等等。其中这些软件有一个共性，即主要是针对Web of Science数据进行开发的。而对于从中文社会科学引文索引（CSSCI）数据库下载的中文文献数据，它们还不能直接进行处理。由于这些软件无法对CSSCI文献数据中的知识单元进行共现计算，从而也就很难对其进一步的知识可视化分析。 相对于处理英文文献信息共现分析软件的开发，处理中文数据库数据的软件相对匮乏，其中有不少学者做了一些研究，并开发出了一些通用软件。其中周春雷、王伟军等人用Delphi 6 编制了处理中国期刊网题录数据的软件，该软件功能主要是将数据导入Excel，仅限于相关题录数据的统计频次[5]。姜春林、杜维滨等人用Visual Basic 6.0语言开发了一款软件

PAML 中文说明

PAML: 最大似然法分析系统发育Phylogenetic Analysis by Maximum Likelyhood 版本：4.3（2009年9月） Ziheng Y ang 马向辉翻译

1、概述 PAML (for Phylogenetic Analysis by Maximum Likelihood) 是一个用最大似然法分析蛋白质或DNA序列系统发育的一个程序包。 1.1 PAML 文件： 除了这个手册以外，以下资源也需要注意： PAML网站：https://www.wendangku.net/doc/b519100551.html,/software/PAML.html。在这个网站上有PAML的下载以及编译程序; PAML FAQ页面：https://www.wendangku.net/doc/b519100551.html,/software/pamlFAQs.pdf; PAML讨论群：https://www.wendangku.net/doc/b519100551.html,/phpBB2/，在这里你可以提出你的问题，或者提出你发现的漏洞。 1.2 PAML 可以做些什么？ PAML 的最新版本包含一下几个程序模块：baseml, basemlg, codeml, evolver, pamp, yn00, mcmctree, 以及chi2。其中最常用的模块的介绍可以参考杨子恒教授2007年发表的文章。模块运行中用到的计算、统计方法在杨子恒教授的书中有详细的介绍。模块的主要作用包括：计算以及检测系统发育树（baseml 和codeml）; 计算复杂的碱基替代或者氨基酸替代模型中的参数，如不同位点间不同速率的模型或多个基因或者位点的综合分析模型（baseml和codeml）; 用似然比例检测比较几个模型（baseml，codeml以及chi2）; 用全局分子钟或者局部分子钟估算分歧时间（baseml和codeml）; 用最大似然法重建祖先氨基酸、核苷酸序列以及密码子模型（baseml和codeml）; 用蒙特卡洛模拟生成氨基酸、密码子

Mendeley使用手册 最新最全版

Networks of reader and country status: An analysis of Mendeley reader statistics Robin Haunschild*, Lutz Bornmann**, & Loet Leydesdorff*** * Max Planck Institute for Solid State Research Heisenbergstr. 1, 70569 Stuttgart, Germany. Email: R.Haunschild@fkf.mpg.de ** Division for Science and Innovation Studies Administrative Headquarters of the Max Planck Society Hofgartenstr. 8, 80539 Munich, Germany. Email: bornmann@gv.mpg.de *** Amsterdam School of Communication Research (ASCoR) University of Amsterdam PO Box 15793 1001 NG Amsterdam, The Netherlands. Email: loet@https://www.wendangku.net/doc/b519100551.html,

Abstract The number of papers published in journals indexed by the Web of Science core collection is steadily increasing. In recent years, nearly two million new papers were published each year; somewhat more than one million papers when primary research articles are considered only. Sophisticated and compact bibliometric methods have to be applied in order to obtain an overview. One popular method is a network-based analysis. In this study, we analyze Mendeley readership data of a set of 1,133,224 articles and 64,960 reviews with publication year 2012 to generate three networks: (1) The network based on disciplinary affiliations points out similarities of and differences in readerships of papers. (2) The status group network shows which status groups (e.g. students, lecturers, or professors) commonly read and bookmark papers. (3) The country network focusses on global readership patterns: It visualizes similar and different reading patterns of papers at the country level. With these networks we explore the usefulness of readership data for networking. Key words Mendeley, network, Pajek, VOSViewer, bibliometrics, altmetrics

Phylip中文使用说明

Phylip中文使用说 Introduction PHYLIP程序的运行 这些程序要按照一定的顺序来运行。前一个程序的输出作为下一个程序的输入。如何合理的组合这些程序也很关键。 在windows中，PHYLIP程序可通过双击程序的图标来启动，或是在命令行中输入程序的名称来启动。我们建议使用命令行方式，因为你也许能看到一些错误提示。它启动的方是：开始->所有程序->附件->命令提示符。 大部分PHYLIP程序运行方法相同。程序把infile作为默认输入文件，如果没有找到它将要求用户输入数据文件的名称。输出结果写在 outfile文件中。有些则写在outfile和outtree或plotfile中。 因为大部分程序使用默认的输入和输出文件名，所以在下一步的分析前，要重命名你想保存的文件。比如，你用Dnadist得到了距离矩阵（outfile），你还想试试不同的设置，那么再做矩阵计算前，你可以把outfile重命名为dnadist_outfile，或其它名称，这样你就能区别两次的结果了。 程序 重抽样工具 该程序生成一系列的特殊的随机样本，保存在outfile中。这些样本在后继的分

析中作为一个序列对文件，要设置选项M（use multiple datasets）。 Seqboot 生成随机样本，用bootstrap和jack-knife方法。 距离方法： 顺序使用这些程序。首先，用dandist或protdist程序计算序列比对结果的距离矩阵。接着这个矩阵被fitch、kitsch或 neighbor程序转换为树。Dandist 和protdist程序的输出文件是outfile。在运行fitch、kitsch或neighbor 前，outfile应该重命名为infile或另外的名字。fitch、kitsch和neighbor的输出文件是outfile和outtree。 Dnadist DNA距离矩阵计算器 Protdist 蛋白质距离矩阵计算器 Fitch 没有分子时钟的Fitch-Margoliash树 Kitsch 有分子时钟的Fitch-Margoliash树 Neighbor Neighbor-Joining和UPGMA树 基于字符的方法 这些程序读入一个序列对，它们的输出文件是outfile和outtree。 Dnapars DNA简约法 Dnapenny DNA简约法using branch-and-bound Dnaml DNA最大似然，无分子时钟