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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 (ネットワーク科学の道具箱 ; 2)

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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

(ネットワーク科学の道具箱 ; 2)

国立国会図書館請求記号
MA216-M8
国立国会図書館書誌ID
030026878
資料種別
図書
著者
林幸雄 編著ほか
出版者
近代科学社
出版年
2019.10
資料形態
ページ数・大きさ等
182p ; 21cm
NDC
417
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資料詳細

要約等:

人、企業、社会の繋がりで形成された「複雑ネットワーク」をPythonで分析!(提供元: 出版情報登録センター(JPRO))

著者紹介:

林幸雄 林幸雄(北陸先端科学技術大学院大学 教授)谷澤俊弘 谷澤俊弘(高知工業高等専門学校 教授)鬼頭朋美 鬼頭朋見(早稲田大学創造理工学部 准教授)...

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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

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書誌情報

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デジタル

資料種別
図書
ISBN
978-4-7649-0602-0
タイトルよみ
パイソン ト フクザツ ネットワーク ブンセキ : カンケイセイ データ カラ ノ アプローチ
著者・編者
林幸雄 編著
谷澤俊弘, 鬼頭朋見, 岡本洋 共著
著者標目
林, 幸雄, 1962- ハヤシ, ユキオ, 1962- ( 01114676 )典拠
谷澤, 俊弘 タニザワ, トシヒロ ( 00879419 )典拠
鬼頭, 朋見 キトウ, トモミ ( 001298575 )典拠
岡本, 洋 オカモト, ヒロシ ( 001335427 )典拠
出版年月日等
2019.10
出版年(W3CDTF)
2019