ネットワーク分析 第2版 （Rで学ぶデータサイエンス＜8＞） [全集叢書]

ネットワーク分析 第2版 （Rで学ぶデータサイエンス＜8＞） の 商品概要

• 目次

  第1章　ネットワークデータの入力
  1.1　ネットワークとグラフ
  1.2　隣接行列
  1.3　辺リスト
  1.4　Rへのファイルの読み込み
  1.5　多重グラフ
  1.6　重み付きグラフ
  1.7　二部グラフ
  1.8　snaの場合
  1.9　igraphの場合
  
  第2章　最短距離
  2.1　最短経路と最短距離
  2.2　幅優先探索
  2.3　ダイクストラ法
  2.4　ワーシャル・フロイド法
  2.5　到達可能性行列
  2.6　snaの場合
  2.7　igraphの場合
  
  第3章　ネットワーク構造の諸指標
  3.1　密度
  3.2　推移性
  3.3　相互性
  3.4　階層的構造
  3.5　snaの場合
  3.6　igraphの場合
  3.7　分析例
  
  第4章　中心性
  4.1　点中心性
  4.2　離心中心性・近接中心性
  4.3　次数中心性
  4.4　固有ベクトル中心性
  4.5　PageRank
  4.6　ボナチッチのパワー中心性
  4.7　媒介中心性
  4.8　情報中心性
  4.9　snaの場合
  4.10　igraphの場合
  4.11　集中度
  4.12　分析例：中心性指標の比較
  4.13　二部グラフの中心性
  4.14　分析例：アフィリエーション・ネットワークの中心性
  
  第5章　ネットワーク構造の分析
  5.1　サブグループ
  　　5.1.1　連結成分
  　　5.1.2　クリーク
  　　5.1.3　クリーク概念の拡張
  　　5.1.4　コミュニティ
  　　5.1.5　リンクコミュニティ
  5.2　構造同値性
  　　5.2.1　ユークリッド距離
  　　5.2.2　相関係数
  　　5.2.3　ブロックモデリング
  5.3　ストラクチュラル・ホール
  5.4　モチーフ
  5.5　トライアド・センサス
  
  第6章　ネットワークの類似性
  6.1　関係構造の類似性
  　　6.1.1　ハミング距離
  　　6.1.2　相関係数
  6.2　中心化の類似性
  6.3　コア/周辺構造の抽出
  
  第7章　統計的ネットワーク分析
  7.1　ネットワーク分析における統計的仮説検定
  7.2　QAP検定
  7.3　コア/周辺構造のQAP検定
  7.4　CUG検定
  7.5　指数ランダムグラフモデル
  　　7.5.1　p1モデル
  　　7.5.2　p*モデル
  　　7.5.3　曲指数型分布族モデル
  　　7.5.4　statnetの場合
  7.6　Siena
  　　7.6.1　RSienaの場合
  
  第8章　社会ネットワークの調査分析法
  8.1　パーソナル・ネットワーク
  　　8.1.1　ネーム・ジェネレータ
  　　8.1.2　ネーム・ジェネレータの分析例
  8.2　認知ネットワークからのホール・ネットワークの推定
  　　8.2.1　認知ネットワーク
  　　8.2.2　ネットワークのベイズ推定
  　　8.2.3　snaによるネットワークのベイズ推定
  
  第9章　ソーシャル・メディアのネットワーク分析
  9.1　ソーシャル・メディア・ネットワーク
  9.2　Twitterからのネットワーク抽出
  　　9.2.1　twitteRの場合
  　　9.2.2　rtweet　の場合
  9.3　テキストマイニングによるネットワーク抽出
  9.4　テキスト中の人間関係の抽出
  
  第10章　複雑ネットワークのシミュレーション
  10.1　複雑ネットワーク
  10.2　ランダムグラフ
  10.3　スモールワールド・ネットワーク
  10.4　スケールフリー・ネットワーク
  10.5　友人数のパラドクス
  10.6　次数相関
  
  第11章　ネットワーク描画
  11.1　snaの場合
  11.2　igraphの場合
  11.3　ggplot2の利用
  　　11.3.1　ggnetwork
  　　11.3.2　GGally
  　　11.3.3　ggraph
  11.4　JavaScriptの利用
  　　11.4.1　networkD3
  　　11.4.2　visNetwork
  11.5　その他のネットワーク描画手法
  　　11.5.1　コードダイアグラム
  　　11.5.2　アークダイアグラム
  　　11.5.3　ハイブプロット
  11.6　グラフィックスの保存
  
  付録A　Rの基礎知識
  A.1　Rのインストール
  A.2　パッケージのインストール
  A.3　パッケージのマニュアル
  A.4　ディレクトリの確認と変更
  A.5　Rの基本操作
  A.6　Rの終了
  
  付録B　数学の基礎知識
  B.1　四則計算など
  B.2　ベクトル
  B.3　行列
  B.4　行列の固有値と固有ベクトル
  B.5　記述統計学
  
  参考文献
  
  索　　引

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  鈴木 努(スズキ ツトム)
  １９７４年生まれ。２００６年東京都立大学大学院社会科学研究科博士課程単位取得退学。専攻は社会学。現職：東北学院大学教養学部人間科学科准教授、博士（社会学）

• 内容紹介

  　ネットワーク分析とは，さまざまな対象を点と線からなるネットワークとして表現し，その構造的な特徴を探る研究方法である。本書は，データ分析用のフリーソフトであるRを使って，ネットワーク分析の理論と実際の分析法を学ぶことを目的としている。
  　第2版では，近年応用の進んでいる統計的なネットワークの分析手法に関する説明を加えた。また，社会ネットワークの調査分析法およびソーシャル・メディアのネットワーク分析に関する章を新たに設けた。複雑ネットワークおよびネットワーク描画に関する章も大幅に改訂している。これらの改訂により，ネットワーク分析の応用的なニーズにも対応できるようになった。

ネットワーク分析 第2版 （Rで学ぶデータサイエンス＜8＞） の商品スペック