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 NetMiner 5 为集成数据分析提供了一个一体化平台。 它在单个软件环境中提供了一套全面的核心分析功能，包括数据预处理、网络分析、文本挖掘、统计（即将推出）、经典机器学习、图神经网络 （GNN） 和可视化。这种集成允许用户使用 NetMiner 5 中的互连方法无缝执行每个阶段的分析，无需在多个工具之间切换并最大限度地提高工作流程效率。 NetMiner 5 支持利用关系属性的高级图形机器学习功能。它包括 GraphSAGE、GCN 和 GAT 等图神经网络 （GNN） 算法，通过结合节点属性和节点之间的关系属性，能够创建和推理更准确、更有洞察力的预测模型。这些高级功能使用户能够超越简单的基于属性的分析，并充分利用网络结构的潜力。 NetMiner 5 提供基于 AI 助手的直观分析解释报告。通过与各种AI语言模型集成，AI助手自动以自然语言解释分析结果并生成报告。此功能可帮助初学者轻松理解结果，而无需事先了解复杂的网络分析术语，并显着减少经验丰富的分析师的解释时间，支持快速高效的研究和决策。 NetMiner 5 能够对非结构化文本数据进行强大而灵活的分析。 用户可以直接导入非结构化文本，并使用内置的自然语言处理 （NLP） 函数执行单词提取、单词网络建模和 LDA 主题建模等集成过程，所有这些都无需编码。这使得用户可以轻松发现大型文本数据集中隐藏的含义和关键主题，构建语义网络，并通过与网络分析、机器学习和定性分析的集成来扩展他们的分析。 NetMiner 5 通过 Open API 提供外部数据收集功能。 它支持通过Open API收集和预处理书目数据（包括摘要）和社交媒体数据（YouTube），自动将其转换为结构化数据，直接用于NetMiner的数据结构。用户可以在单个平台内收集、分析和解释数据，无需编码或外部程序。 NetMiner 5 具有以用户为中心、直观的界面和高效的数据管理。 其现代化的界面旨在根据工作流程快速轻松地上传、分析和可视化数据。分层数据结构可以系统地管理多个数据集和分析过程，提高效率并减少数据管理的混乱。 NetMiner 5 支持通过循环利用分析结果进行集成数据分析。例如，可以轻松地将网络分析结果添加为节点属性，并用作统计分析、机器学习或可视化的输入数据，所有这些都在平台内完成。这可以防止在将数据移入和移出平台时可能出现的低效率和错误，并通过允许将一种方法的结果用于其他方法来实现创造性的分析工作流程。 NetMiner 5 提供复杂的可视化功能和分析结果的可视化表示。 用户可以使用各种布局算法以及节点和链接的详细样式选项有效地可视化网络地图。分析结果（例如中心性值）可以直接反映在网络地图中（例如，通过更改节点大小或颜色），从而实现对结果的直观探索和理解。 NetMiner 5 可用于研究、学习和专业分析任务。它广泛应用于组织分析、组织间关系、金融、网络、犯罪/欺诈网络分析、交通运输以及信息和通信等领域，其中网络分析特别有效。通过结合网络分析、机器学习和文本分析方法，用户可以获得更丰富的分析见解。 与其他 SNA 软件相比，NetMiner 5 在支持各种网络类型、对不同数据类型的集成分析、内置 NLP、集成机器学习、通过开放 API 收集大数据以及基于 AI 的自动解释等方面提供了卓越的功能。凭借其集成的分析环境和先进的功能，NetMiner 5 对于需要复杂网络分析和对不同数据类型进行集成分析的用户特别有价值。
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