ネットワーク科学入門―Pythonで学ぶデータ分析とモデリング [単行本]

ネットワーク科学入門―Pythonで学ぶデータ分析とモデリング の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  本書はマネジメントからマーケティング、生物学から工学、神経科学から社会科学まで、幅広い分野で登場するネットワーク科学について解説した入門書である。本書の特徴としては、第一に、ネットワーク科学の基本的な概念と方法論が、現実の事例を挙げながら、図やイラストを用いた明解な説明で、初学者でも容易に理解できるよう工夫されていることである。第二の特徴は、Ｐｙｔｈｏｎによる豊富なサンプルコードや、シミュレーションソフトであるＮｅｔＬｏ‐ｇｏのデモに触れながら、ネットワークのデータ分析やモデル化のスキルを実践的に獲得できることである。

• 目次

  第0章　導入
  　0.1　社会的ネットワーク
  　0.2　コミュニケーションネットワーク
  　0.3　ウェブとウィキペディア
  　0.4　インターネット
  　0.5　交通ネットワーク
  　0.6　生物学的ネットワーク
  　0.7　まとめ
  　0.8　推薦文献
  
  第1章　ネットワークの要素
  　1.1　基本的な定義
  　1.2　コードによるネットワークの取扱い
  　1.3　密度とスパース性
  　1.4　部分ネットワーク
  　1.5　次数
  　1.6　有向ネットワーク
  　1.7　重み付きネットワーク
  　1.8　多層ネットワークとテンポラルネットワーク
  　1.9　ネットワークの表現
  　1.10　 ネットワークの描画
  　1.11　まとめ
  　1.12　推薦文献
  
  第2章　スモールワールド
  　2.1　同類原理
  　2.2　経路と距離
  　2.3　連結性とコンポーネント
  　2.4　木
  　2.5　最短経路探索
  　2.6　社会的距離
  　2.7　6次の隔たり
  　2.8　友達の友達
  　2.9　まとめ
  　2.10　推薦文献
  
  第3章　ハブ
  　3.1　中心性の指標
  　3.2　中心性の分布
  　3.3　友情のパラドックス
  　3.4　超スモールワールド
  　3.5　頑健性
  　3.6　コア分解
  　3.7　まとめ
  　3.8　推薦文献
  
  第4章　方向と重み
  　4.1　有向ネットワーク
  　4.2　ウェブ
  　4.3　ページランク
  　4.4　重み付きネットワーク
  　4.5　情報と誤情報
  　4.6　共起ネットワーク
  　4.7　重みの不均一性
  　4.8　まとめ
  　4.9　推薦文献
  
  第5章　ネットワークモデル
  　5.1　ランダムネットワーク
  　5.2　スモールワールドモデル
  　5.3　コンフィギュレーションモデル
  　5.4　優先的選択モデル
  　5.5　その他の優先的選択モデル
  　5.6　まとめ
  　5.7　推薦文献
  
  第6章　コミュニティ
  　6.1　基本的な定義
  　6.2　関連する問題
  　6.3　コミュニティ検出
  　6.4　手法の評価
  　6.5　まとめ
  　6.6　推薦文献
  
  第7章　ダイナミクス
  　7.1　アイデア，情報，影響力
  　7.2　感染症の流行
  　7.3　意見ダイナミクス
  　7.4　探索
  　7.5　まとめ
  　7.6　推薦文献
  
  付録 A　 Python チュートリアル
  　A.1　Jupyter Notebook
  　A.2　条件文
  　A.3　リスト
  　A.4　ループ
  　A.5　タプル
  　A.6　辞書
  　A.7　データ型の組み合わせ
  
  付録 B　NetLogo モデル
  　B.1　ページランクモデル
  　B.2　巨大連結成分モデル
  　B.3　スモールワールドモデル
  　B.4　優先的選択モデル
  　B.5　ネットワーク上のウイルス
  　B.6　言語変化モデル
  
  参考文献
  
  監訳者あとがき
  
  索引

• 出版社からのコメント

  マーケティング、生物学、社会科学など、幅広い分野で必要となるネットワーク科学の基礎を、Pythonを実際に動かしながら学ぶ。

• 内容紹介

  本書はマネジメントからマーケティング，生物学から工学，神経科学から社会科学まで，幅広い分野で登場するネットワーク科学について解説した入門書である．
  
  本書の特徴としては，第一に，ネットワーク科学の基本的な概念と方法論が，現実の事例を挙げながら，図やイラストによる明解な説明で，初学者でも容易に理解できるよう工夫されていることである．第二の特徴は，Pythonによる豊富なサンプルコードや，シミュレーションソフトであるNetLogoのデモに触れながら，ネットワークのデータ分析やモデル化のスキルを実践的に獲得できることである．本書が，ネットワーク科学を学び，活用し，新しい発見をするための一助となることを望む．

• 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）

  笹原 和俊(ササハラ カズトシ)
  東京工業大学環境・社会理工学院准教授
  
  五十嵐 祐(イガラシ タスク)
  名古屋大学大学院教育発達科学研究科准教授
  
  小林 照義(コバヤシ テルヨシ)
  神戸大学大学院経済学研究科教授
  
  瀧川 裕貴(タキカワ ヒロキ)
  東京大学大学院人文社会系研究科准教授
  
  橋本 康弘(ハシモト ヤスヒロ)
  会津大学コンピュータ理工学研究科上級准教授
  
  藤原 直哉(フジワラ ナオヤ)
  東北大学大学院情報科学研究科准教授
  
  宮下 修人(ミヤシタ シュウト)
  東京工業大学環境・社会理工学院助教
  
  村瀬 洋介(ムラセ ヨウスケ)
  理化学研究所計算科学研究センター研究員

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