ネットワーク科学の道具箱2｜Pythonと複雑ネットワーク分析 関係性データからのアプローチ
林 幸雄
近代科学社本書はまずデータ分析に役立つPythonツールを解説し、経済システムの分析、コミュニティの効率的抽出、口コミ影響力の解析といった内容に続きます。Web系のマーケターやデータ分析エンジニア、データサイエンティストを目指す学生が対象です。
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書籍情報
著者: 林 幸雄
共著者: , 谷澤 俊弘, 鬼頭 朋見, 岡本 洋
発行日: 2019-11-01
最終更新日: 2019-11-01
バージョン: 1.0.0
ページ数: 194ページ(PDF版換算)ページ
対応フォーマット: PDF, EPUB
出版社: 近代科学社
対象読者
複雑ネットワーク,関係性データ,社会データ,データサイエンス,Python,データ分析,インフルエンサー,クラスタ,コミュニティに興味がある人
著者について
1987年 豊橋技術科学大学大学院 電気電子工学専攻修士課程修了
富士ゼロックス（株）システム技術研究所
1991年 国際電気通信基礎技術研究所
ATR視聴聴覚機構研究所 人間情報通信研究所（出向）
1995年 博士（工学） 京都大学
1997年 北陸先端科学技術大学院大学 知識科学研究科 助教授
2003年 文部科学省 研究振興局学術調査官（併任）
2008年 科学技術振興機構 さきがけ「知の創生と情報社会」領域アドバイザー（併任）
現在 北陸先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科/融合科学共同専攻 教授
著書「自己組織化する複雑ネットワーク（近代科学社）」，「情報ネットワーク科学入門（コロナ社）共著」，「ネットワーク科学の道具箱（近代科学社）共著」，「噂の拡がり方（化学同人）」．
目次
第1章 Pythonを用いた複雑ネットワーク分析
- 1.1 はじめに
- 1.2 Pythonおよび外部モジュールのインストール
- 1.3 Jupyterノートブック
- 1.4 基本ツール
- 1.5 統計解析ツール
- 1.6 よく知られたネットワーク分析ツール：NetworkX
- 1.7 最新でより強力な分析ツール：graph-tool
- 1.8 計算の高速化
- 1.9 おわりに
- コラム1：より詳しく学ぶための参考図書
第2章 ネットワーク分析指標の経済系への応用
- 2.1 はじめに
- 2.2 経済システムのシステミック・リスクに関するネットワーク研究
- 2.3 国の経済発展に関するネットワーク研究
- 2.4 企業間サプライチェーンに関するネットワーク研究
- 2.5 道具箱としての2章のまとめ
- コラム2：ネットワークのオープンデータと可視化ツール
第3章 ランダムウォーク：コミュニティ抽出のキーツール
- 3.1 はじめに
- 3.2 ネットワーク上のランダムウォーク
- 3.3 代表的なコミュニティ抽出：ランダムウォークの枠組みによる定式化
- 3.4 コミュニティ抽出機能の拡張
- 3.5 今後の展望
- 3.6 道具箱としての3章のまとめ
- コラム 3：リッチクラブ―金持ち同士は偶然以上につながっているか？―
第4章 インフルエンサーの抽出や最適な攻撃耐性に関する進展
- 4.1 SNSなどにおける口コミの影響力をビジネスに
- 4.2 口コミの影響力を表す指標
- 4.3 攻撃耐性の最適強化は本質的に難しい
- 4.4 機械学習的な高速近似解法
- 4.5 攻撃に最も強い玉葱状構造の創発
- 4.6 道具箱としての4章のまとめ
- コラム4：GoogleのPagaRankの技術面での先進性