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図書

東工大
目次DB

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鈴木努著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2009.9  xii, 178p ; 26cm
シリーズ名: Rで学ぶデータサイエンス / 金明哲編集 ; 8
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第1章 ネットワークデータの入力 1
   1.1 ネットワークとグラフ 1
   1.2 隣接行列 2
    1.2.1 snaの場合 4
    1.2.2 igraphの場合 4
   1.3 辺リスト 5
    1.3.1 snaの場合 6
    1.3.2 igraphの場合 7
   1.4 ファイルの読み込み 9
    1.4.1 Rへのファイルの読み込み 9
    1.4.2 igraphでのファイルの読み込み 10
   1.5 多重グラフ 11
    1.5.1 snaの場合 11
    1.5.2 igraphの場合 12
   1.6 重み付きグラフ 13
    1.6.1 snaの場合 14
    1.6.2 igraphの場合 14
   1.7 二部グラフ 15
第2章 最短距離 19
   2.1 最短経路と最短距離 19
   2.2 幅優先探索 22
   2.3 ダイクストラ法 22
   2.4 ウォーシャル・フロイド法 25
   2.5 snaの場合 26
   2.6 igraphの場合 27
   2.7 到達可能性行列 29
    2.7.1 snaの場合 29
    2.7.2 igraphの場合 30
第3章 ネットワーク構造の諸指標 31
   3.1 密度 31
    3.1.1 snaの場合 33
    3.1.2 igraphの場合 33
   3.2 推移性 33
    3.2.1 snaの場合 35
    3.2.2 igraphの場合 35
   3.3 相互性 35
    3.3.1 snaの場合 37
    3.3.2 igraphの場合 37
   3.4 分析例 38
第4章 中心性 41
   4.1 点中心性 41
   4.2 離心中心性・近接中心性 42
    4.2.1 snaの場合 45
    4.2.2 igraphの場合 45
   4.3 次数中心性 46
    4.3.1 snaの場合 47
    4.3.2 igraphの場合 48
   4.4 固有ベクトル中心性 48
    4.4.1 snaの場合 50
    4.4.2 igraphの場合 51
   4.5 PageRank 51
    4.5.1 igraphの場合 53
   4.6 ボナチッチのパワー中心性 53
    4.6.1 snaの場合 55
    4.6.2 igraphの場合 56
   4.7 媒介中心性 57
    4.7.1 snaの場合 60
    4.7.2 igraphの場合 60
   4.8 情報中心性 60
    4.8.1 snaの場合 64
   4.9 集中度 64
    4.9.1 snaの場合 66
   4.10 二部グラフの中心性 68
   4.11 分析例 69
    4.11.1 中心性指標の比較 69
    4.11.2 二部グラフの中心性 72
第5章 ネットワーク構造の分析 75
   5.1 サブグループ 75
    5.1.1 連結成分 75
    5.1.2 クリーク 77
    5.1.3 コミュニティ 81
   5.2 構造同値性 86
    5.2.1 ユークリッド距離 87
    5.2.2 相関係数 88
    5.2.3 ブロックモデリング 91
   5.3 ストラクチュラル・ホール 94
    5.3.1 igraphの場合 96
第6章 ネットワークの類似性 99
   6.1 関係構造の類似性 99
    6.1.1 ハミング距離 99
    6.1.2 相関係数 101
   6.2 中心化の類似性 106
第7章 ネットワーク指標の有意性検定 109
   7.1 ネットワーク分析における統計的仮説検定 109
   7.2 QAP検定 109
   7.3 CUG検定 112
第8章 モチーフ 117
   8.1 モチーフ 117
   8.2 トライアド・センサス 118
    8.2.1 snaの場合 119
    8.2.2 igraphの場合 120
第9章 複雑ネットワーク 121
   9.1 複雑ネットワーク 121
   9.2 ランダムグラフ 123
   9.3 スモールワールド・ネットワーク 125
   9.4 スケールフリー・ネットワーク 129
第10章 ネットワーク分析とベイジアン・アプローチ 133
   10.1 認知ネットワークからのネットワークの推定 133
    10.1.1 認知ネットワーク 133
    10.1.2 ネットワークのベイズ推定 134
    10.1.3 snaによるネットワークのベイズ推定 136
   10.2 ベイジアン・ネットワーク 139
    10.2.1 ベイジアン・ネットワークとは 139
    10.2.2 ベイジアン・ネットワークの例 140
第11章 グラフ描画 145
   11.1 2 次元グラフ 145
    11.1.1 snaの場合 145
    11.1.2 igraphの場合 150
   11.2 3 次元グラフ 155
    11.2.1 snaの場合 156
    11.2.2 igraphの場合 156
   11.3 グラフィックスの保存 157
    11.3.1 2次元グラフの場合 157
    11.3.2 3次元グラフの場合 158
付録A Rの基礎知識 159
   A.1 Rのインストール 159
   A.2 パッケージのインストール 159
   A.3 パッケージのマニュアル 160
   A.4 ディレクトリの確認と変更 160
   A.5 Rの基本操作 161
   A.6 Rの終了 161
付録B 数学の基礎知識 163
   B.1 四則計算など 163
   B.2 ベクトル 164
   B.3 行列 164
   B.4 行列の固有値と固有ベクトル 167
   B.5 記述統計学 168
参考文献 171
索引 175
第1章 ネットワークデータの入力 1
   1.1 ネットワークとグラフ 1
   1.2 隣接行列 2
2.

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鈴木努著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2017.5  xii, 346p ; 26cm
シリーズ名: Rで学ぶデータサイエンス / 金明哲編集 ; 8
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目次情報: 続きを見る
ネットワークデータの入力
最短距離
ネットワーク構造の諸指標
中心性
ネットワーク構造の分析
ネットワークの類似性
統計的ネットワーク分析
社会ネットワークの調査分析法
ソーシャル・メディアのネットワーク分析
複雑ネットワークのシミュレーション
ネットワーク描画
ネットワークデータの入力
最短距離
ネットワーク構造の諸指標
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