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1.
Numpy/NetworkX 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
3.
ネットワーク分析 をしよう!
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
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