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二、CONCOR方法 CONCOR 是一种迭代相关收敛法（convergent correlations或者 convergence of iterated correlation）。它基于如下事实：如果对一个矩阵中的各个行（或者列）之间的相关系数进行 的重复计算（当该矩阵包含此前计算的相关系数的时候），最终产生的将是一个仅仅由 1和 -1 组成的相关系数矩阵。进一步说，我们可以据此把所要计算的一些项目分为两类：相关 系数分别为 1和-1的两类。这个现象最初是于 1970年代分别由两个研究小组独立发现的。 具体地说，CONCOR 程序开始于一个矩阵，首先计算矩阵的各个行（或者各个列）之 间的相关系数，得到一个相关系数矩阵（C1）。如前所述，这些相关系数只是表征结构对等 性的一种可能的测度。CONCOR算法的特点是，它把系数矩阵 C1作为输入矩阵，继续计算 此矩阵的各个行或者各个列之间的相关系数。也就是说，要计算第一个系数矩阵 C1的各个

定义：一个块模型是由如下两项组成的：（1）把一个网络中的各个行动者按照一定标准 分成几个离散的子集，称这些子集为“位置”，也可称之为“聚类”、“块”（参见Wasserman and Faust，1994：350；White，Boorman and Breiger，1976：769）；（2）考察每个位置之间 是否存在关系。 这样看来，一个块模型就是一种模型，或者一种关于多元关系网络的假设。它提供的信 息是关于各个位置或者各个子群（而不是每个行动者）之间的关系，因而研究的是网络的总 体特点（White, Boorman, and Breiger，1976）。 每个“块”（block）（即 klrb ）实际上对应的是初始矩阵的一个子矩阵。如果某块中所有 值（对角线除外）都是 1，称之为 1-块；如果都为 0，称之为 0-块。 总之，一个块模型就是对一元关系或者多元关系（包括二值关系以及多值关系）网络的 一种简化表示，它代表的是该网络的总体结构。每个位置中的各个行动者相互之间都具有结 构对等性。例如，位置 BK中的所有行动者与 Bl中的所有行动者之间的关系都类似。因此， 块模型是在位置层次上的研究，而不是在个体层次上的研究（参见 Wasserman and Faust， 1994：394~340；Burt，1976：93~122）。 关于块模型的构建和对块模型的解释，请参见拙作（2006）。我们专门设一章探讨块模 型，此处不再赘述。 三、LS集合 如果既考虑到子群内部关系的频次，也考虑到子群的成员向子群外发出关系的频次的 话，就可以得到一个新的子群概念，这就是 LS集合。 （一）LS集合的含义 赛德曼（Seidman, 1983a，转引自Wasserman and Faust, 1994: 268）把 LS集合界定为： “在一个社会网络中，如果存在满足如下条件的一个点集 S，则称该点集为 LS 集合： 如果该点集内的每个真子集合中存在的到‘该真子集合在 S中的补集’的关系都多于该真子

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This book is intended to be a concise reference to the Python programming language. Although an experienced programmer will probably be able to learn Python from this book, it’s not intended to be an extended tutorial or a treatise on how to program. Rather, the goal is to present the core Python language, and the most essential parts of the Python library in a manner that’s accurate and concise.This book assumes that the reader has prior programming experience with Python or another language such as C or Java. In addition, a general familiarity with systems programming topics (for example, basic operating system concepts and network programming) may be useful in understanding certain parts of the library reference.

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