社交网络用户影响力分析与建模代码

社交网络用户影响力分析和建模是一个复杂的领域，需要考虑多种因素和算法。以下是一个基本的代码框架，可以帮助你开始进行影响力分析和建模：

import networkx as nx
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取社交网络数据
G = nx.read_edgelist('social_network.edgelist', delimiter='\t')

# 计算节点的度中心性
degree_centrality = nx.degree_centrality(G)
print("节点的度中心性：", degree_centrality)

# 计算节点的介数中心性
betweenness_centrality = nx.betweenness_centrality(G)
print("节点的介数中心性：", betweenness_centrality)

# 计算节点的紧密中心性
closeness_centrality = nx.closeness_centrality(G)
print("节点的紧密中心性：", closeness_centrality)

# 计算节点的PageRank值
pagerank = nx.pagerank(G)
print("节点的PageRank值：", pagerank)

# 可视化社交网络图
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

这个代码框架使用了Python的networkx库，可以读取社交网络数据，计算节点的度中心性、介数中心性、紧密中心性和PageRank值，并可视化社交网络图。但是需要注意的是，具体的影响力分析和建模算法需要根据具体的应用场景和需求进行选择和实现。