内容説明
Ｐｙｔｈｏｎで「つながり」を分析しよう！ＳＮＳにおける口コミの広がり、Ｗｅｂサイトの引用関係、流通網や交通網…。さまざまな「つながり」を分析するキホンを、豊富なサンプルコードでわかりやすく解説！
目次
第１章 分析できる環境を用意する―ツールや言語の把握
第２章 ネットワーク分析の流れを知る―小説の人間関係を紐解く
第３章 必要な用語を学ぶ―ネットワークの基礎知識
第４章 中心をみつける―さまざまな中心性
第５章 経路を見つける―ネットワークの探索
第６章 グループを見つける―分割と抽出
第７章 似たネットワークを作る―モデル化
第８章 似た頂点を見つける―将来の構造予測
第９章 病気や口コミの広がりをモデル化する―感染、情報伝搬
第１０章 ネットワークを俯瞰する―可視化による分析
第１１章 リファレンス
著者等紹介
村田剛志［ムラタツヨシ］
１９９０年東京大学理学部情報科学科卒業。１９９２年同大学院理学系研究科修士課程修了。東京工業大学工学部助手、群馬大学工学部助手、同講師、国立情報学研究所助教授、科学技術振興事業団さきがけ研究２１研究員（兼任）を経て、２００５年より東京工業大学大学院情報理工学研究科助教授（現在は同大学情報理工学院情報工学系准教授）。博士（工学）。人工知能、ネットワーク科学、機械学習に関する研究に従事。人工知能学会、情報処理学会、日本ソフトウェア科学会、ＡＡＡＩ、ＡＣＭ、各会員（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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