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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)

Call No. (NDL)
MA216-M8
Bibliographic ID of National Diet Library
030026878
Material type
図書
Author
林幸雄 編著ほか
Publisher
近代科学社
Publication date
2019.10
Material Format
Paper
Capacity, size, etc.
182p ; 21cm
NDC
417
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Detailed bibliographic record

Summary, etc.：

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！(Provided by: 出版情報登録センター（JPRO）)

Author introduction：

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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Table of Contents

Provided by：出版情報登録センター（JPRO）Link to Help Page

  • 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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    Paper
    Call No.：
    417/2019.X
    Book Registration Number：
    1011749288
    宮城県図書館

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Bibliographic Record

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Paper Digital

Material Type
図書
ISBN
978-4-7649-0602-0
Title
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
Title Transcription
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
Author/Editor
林幸雄 編著
谷澤俊弘, 鬼頭朋見, 岡本洋 共著
Series Title
ネットワーク科学の道具箱 ; 2
Author Heading
林, 幸雄, 1962- ハヤシ, ユキオ, 1962- ( 01114676 )Authorities
谷澤, 俊弘 タニザワ, トシヒロ ( 00879419 )Authorities
鬼頭, 朋見 キトウ, トモミ ( 001298575 )Authorities
岡本, 洋 オカモト, ヒロシ ( 001335427 )Authorities
Publication, Distribution, etc.
東京 : 近代科学社
Publication Date
2019.10
Publication Date (W3CDTF)
2019