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笔测迟丑辞苍で简単ネットワーク分析
- 2. 自己紹介 ● twitter: AntiBayesian ● 専門：テキストマイニング、社会ネットワーク理論 ● 職業：某ATMとか止まっちゃう銀行で金融工学研究 員という大変胡散臭いやり甲斐のある仕事をしている
- 4. SNSも オンラインゲームも ショッピングサイトも 感染症も 口コミも 個人を対象とした分析で 理解するのは困難
- 5. インフルエンサーを抽出し、 口コミを効果的に広め、 デマの拡散を封じ、 感染経路を突き止め、 社会のハッピーを増やそう！ （真顔で
- 6. ネットワーク分析パッケージ NetworkX ● ネットワークの生成、解析、描画、一通り可能 ● Pythonから簡単に呼べる ● Numpy/Scipyへの入出力可能 ● Pajekなどのメジャーなネットワーク分析ツールの フォーマットにも対応
- 7. NetworkXで遊ぼう！ ● twitterアカウントから、エゴネットワーク（自身など、 あるノードを中心としたネットワーク）を作る ● python-twitterを利用してフォロワーを取得 ● 4つのサブグラフに分割できた ☆詳細(ソースコードなど) http://d.hatena.ne.jp/AntiBayesian/20110828
- 8. あんちべのエゴネットワーク tyatsuta 関数型言語 hamadakoichi データマイニング sleepy_yoshi AntiBayesian 自然言語処理 リアル友人など
- 9. R（igraph）との比較 ● Python(NetworkX)ならば、Webアプリ作成、ク ローリング、分析までPython内で完結するから、実 データを取り扱うときに楽 ● ノードに様々な属性を持たせることが出来 る。GraphDBの分析も出来る！ ● 分析機能の種類は圧倒的にRの方が多 い。NetworkXは基本的な機能しかない
- 10. Numpy/Scipyとの連携 ● NetworkX?Numpy/Scipyでデータの受渡、簡単 ● グラフ（全ノード全エッジ）での受渡だけではなく、 指定したノードやエッジだけを受渡しできる →サブグラフの取り出しが簡単に出来る！ ● ネットワーク分析、全体をサブグラフに分割し、サブ グラフ毎の特徴を掴むという処理が頻繁にある