Suche senden
Hochladen
Node xl korean_introduction
โข
Als PPTX, PDF herunterladen
โข
3 gefรคllt mir
โข
4,723 views
Han Woo PARK
Folgen
Melden
Teilen
Melden
Teilen
1 von 23
Jetzt herunterladen
Empfohlen
๋ ธ๋์์ ๋ฐ๋ผ์ก๊ธฐ ๊ฐ์์ฉ ์ฌ๋ผ์ด๋ ๋ชจ์
๋ ธ๋์์ ๋ฐ๋ผ์ก๊ธฐ ๊ฐ์์ฉ ์ฌ๋ผ์ด๋ ๋ชจ์
Han Woo PARK
ย
Korean manual for nodexl fb, flickr, twitter, youtube, wiki
Korean manual for nodexl fb, flickr, twitter, youtube, wiki
Han Woo PARK
ย
webometric analyst ๋ฉ๋ด์ผ(08oct2012)
webometric analyst ๋ฉ๋ด์ผ(08oct2012)
Han Woo PARK
ย
7์ฅ ๋คํธ์ํฌ๋ก ์ธ์์ ์ฝ๋ค : ์ฌํ ๊ด๊ณ๋ง ๋ถ์ ์ ๋ฌธํ๊ธฐ
7์ฅ ๋คํธ์ํฌ๋ก ์ธ์์ ์ฝ๋ค : ์ฌํ ๊ด๊ณ๋ง ๋ถ์ ์ ๋ฌธํ๊ธฐ
Hyochan PARK
ย
์ฌ์ด๋ฒ์ปด๊ณผ ๋คํธ์ํฌ๋ถ์ 6์ฃผ์ฐจ 1
์ฌ์ด๋ฒ์ปด๊ณผ ๋คํธ์ํฌ๋ถ์ 6์ฃผ์ฐจ 1
Han Woo PARK
ย
An Introduction to Graph Databases
An Introduction to Graph Databases
InfiniteGraph
ย
Community detection algorithms
Community detection algorithms
Alireza Andalib
ย
Lect12 graph mining
Lect12 graph mining
Houw Liong The
ย
Empfohlen
๋ ธ๋์์ ๋ฐ๋ผ์ก๊ธฐ ๊ฐ์์ฉ ์ฌ๋ผ์ด๋ ๋ชจ์
๋ ธ๋์์ ๋ฐ๋ผ์ก๊ธฐ ๊ฐ์์ฉ ์ฌ๋ผ์ด๋ ๋ชจ์
Han Woo PARK
ย
Korean manual for nodexl fb, flickr, twitter, youtube, wiki
Korean manual for nodexl fb, flickr, twitter, youtube, wiki
Han Woo PARK
ย
webometric analyst ๋ฉ๋ด์ผ(08oct2012)
webometric analyst ๋ฉ๋ด์ผ(08oct2012)
Han Woo PARK
ย
7์ฅ ๋คํธ์ํฌ๋ก ์ธ์์ ์ฝ๋ค : ์ฌํ ๊ด๊ณ๋ง ๋ถ์ ์ ๋ฌธํ๊ธฐ
7์ฅ ๋คํธ์ํฌ๋ก ์ธ์์ ์ฝ๋ค : ์ฌํ ๊ด๊ณ๋ง ๋ถ์ ์ ๋ฌธํ๊ธฐ
Hyochan PARK
ย
์ฌ์ด๋ฒ์ปด๊ณผ ๋คํธ์ํฌ๋ถ์ 6์ฃผ์ฐจ 1
์ฌ์ด๋ฒ์ปด๊ณผ ๋คํธ์ํฌ๋ถ์ 6์ฃผ์ฐจ 1
Han Woo PARK
ย
An Introduction to Graph Databases
An Introduction to Graph Databases
InfiniteGraph
ย
Community detection algorithms
Community detection algorithms
Alireza Andalib
ย
Lect12 graph mining
Lect12 graph mining
Houw Liong The
ย
Community Detection in Social Networks: A Brief Overview
Community Detection in Social Networks: A Brief Overview
Satyaki Sikdar
ย
Clique
Clique
sk_klms
ย
Binary search tree(bst)
Binary search tree(bst)
Hossain Md Shakhawat
ย
Deep learning - Conceptual understanding and applications
Deep learning - Conceptual understanding and applications
Buhwan Jeong
ย
Community detection in social networks
Community detection in social networks
Francisco Restivo
ย
redis ์๊ฐ์๋ฃ - ๋ค์คํด๋ก๋ฐ
redis ์๊ฐ์๋ฃ - ๋ค์คํด๋ก๋ฐ
NeoClova
ย
แแ ฆแฏแ แ กแแ ณแแ ตแจแแ ฅแแ ต แแ ตแแ ขแแ กแแ ต 20160613
แแ ฆแฏแ แ กแแ ณแแ ตแจแแ ฅแแ ต แแ ตแแ ขแแ กแแ ต 20160613
Yong Joon Moon
ย
Binary Heap Tree, Data Structure
Binary Heap Tree, Data Structure
Anand Ingle
ย
Data Modeling for MongoDB
Data Modeling for MongoDB
MongoDB
ย
3.4 density and grid methods
3.4 density and grid methods
Krish_ver2
ย
Social Network Analysis Workshop
Social Network Analysis Workshop
Data Works MD
ย
Density Based Clustering
Density Based Clustering
SSA KPI
ย
Multi ways trees
Multi ways trees
SHEETAL WAGHMARE
ย
Kotlin generics
Kotlin generics
Wei-Shen Lu
ย
Trees (data structure)
Trees (data structure)
Trupti Agrawal
ย
3 - Finding similar items
3 - Finding similar items
Viet-Trung TRAN
ย
Query relaxation - A rewriting technique between search and recommendations
Query relaxation - A rewriting technique between search and recommendations
Renรฉ Kriegler
ย
Intro to Jinja2 Templates - San Francisco Flask Meetup
Intro to Jinja2 Templates - San Francisco Flask Meetup
Alan Hamlett
ย
Binary Search Tree and AVL
Binary Search Tree and AVL
Katang Isip
ย
Learning Convolutional Neural Networks for Graphs
Learning Convolutional Neural Networks for Graphs
Mathias Niepert
ย
๋ถ๋ก2 node xl ๋ฉ๋ด์ผ(11aug2011)
๋ถ๋ก2 node xl ๋ฉ๋ด์ผ(11aug2011)
Han Woo PARK
ย
๋ถ๋ก2 node xl ๋ฉ๋ด์ผ(11aug2011)
๋ถ๋ก2 node xl ๋ฉ๋ด์ผ(11aug2011)
Webometrics Class
ย
Weitere รคhnliche Inhalte
Was ist angesagt?
Community Detection in Social Networks: A Brief Overview
Community Detection in Social Networks: A Brief Overview
Satyaki Sikdar
ย
Clique
Clique
sk_klms
ย
Binary search tree(bst)
Binary search tree(bst)
Hossain Md Shakhawat
ย
Deep learning - Conceptual understanding and applications
Deep learning - Conceptual understanding and applications
Buhwan Jeong
ย
Community detection in social networks
Community detection in social networks
Francisco Restivo
ย
redis ์๊ฐ์๋ฃ - ๋ค์คํด๋ก๋ฐ
redis ์๊ฐ์๋ฃ - ๋ค์คํด๋ก๋ฐ
NeoClova
ย
แแ ฆแฏแ แ กแแ ณแแ ตแจแแ ฅแแ ต แแ ตแแ ขแแ กแแ ต 20160613
แแ ฆแฏแ แ กแแ ณแแ ตแจแแ ฅแแ ต แแ ตแแ ขแแ กแแ ต 20160613
Yong Joon Moon
ย
Binary Heap Tree, Data Structure
Binary Heap Tree, Data Structure
Anand Ingle
ย
Data Modeling for MongoDB
Data Modeling for MongoDB
MongoDB
ย
3.4 density and grid methods
3.4 density and grid methods
Krish_ver2
ย
Social Network Analysis Workshop
Social Network Analysis Workshop
Data Works MD
ย
Density Based Clustering
Density Based Clustering
SSA KPI
ย
Multi ways trees
Multi ways trees
SHEETAL WAGHMARE
ย
Kotlin generics
Kotlin generics
Wei-Shen Lu
ย
Trees (data structure)
Trees (data structure)
Trupti Agrawal
ย
3 - Finding similar items
3 - Finding similar items
Viet-Trung TRAN
ย
Query relaxation - A rewriting technique between search and recommendations
Query relaxation - A rewriting technique between search and recommendations
Renรฉ Kriegler
ย
Intro to Jinja2 Templates - San Francisco Flask Meetup
Intro to Jinja2 Templates - San Francisco Flask Meetup
Alan Hamlett
ย
Binary Search Tree and AVL
Binary Search Tree and AVL
Katang Isip
ย
Learning Convolutional Neural Networks for Graphs
Learning Convolutional Neural Networks for Graphs
Mathias Niepert
ย
Was ist angesagt?
(20)
Community Detection in Social Networks: A Brief Overview
Community Detection in Social Networks: A Brief Overview
ย
Clique
Clique
ย
Binary search tree(bst)
Binary search tree(bst)
ย
Deep learning - Conceptual understanding and applications
Deep learning - Conceptual understanding and applications
ย
Community detection in social networks
Community detection in social networks
ย
redis ์๊ฐ์๋ฃ - ๋ค์คํด๋ก๋ฐ
redis ์๊ฐ์๋ฃ - ๋ค์คํด๋ก๋ฐ
ย
แแ ฆแฏแ แ กแแ ณแแ ตแจแแ ฅแแ ต แแ ตแแ ขแแ กแแ ต 20160613
แแ ฆแฏแ แ กแแ ณแแ ตแจแแ ฅแแ ต แแ ตแแ ขแแ กแแ ต 20160613
ย
Binary Heap Tree, Data Structure
Binary Heap Tree, Data Structure
ย
Data Modeling for MongoDB
Data Modeling for MongoDB
ย
3.4 density and grid methods
3.4 density and grid methods
ย
Social Network Analysis Workshop
Social Network Analysis Workshop
ย
Density Based Clustering
Density Based Clustering
ย
Multi ways trees
Multi ways trees
ย
Kotlin generics
Kotlin generics
ย
Trees (data structure)
Trees (data structure)
ย
3 - Finding similar items
3 - Finding similar items
ย
Query relaxation - A rewriting technique between search and recommendations
Query relaxation - A rewriting technique between search and recommendations
ย
Intro to Jinja2 Templates - San Francisco Flask Meetup
Intro to Jinja2 Templates - San Francisco Flask Meetup
ย
Binary Search Tree and AVL
Binary Search Tree and AVL
ย
Learning Convolutional Neural Networks for Graphs
Learning Convolutional Neural Networks for Graphs
ย
รhnlich wie Node xl korean_introduction
๋ถ๋ก2 node xl ๋ฉ๋ด์ผ(11aug2011)
๋ถ๋ก2 node xl ๋ฉ๋ด์ผ(11aug2011)
Han Woo PARK
ย
๋ถ๋ก2 node xl ๋ฉ๋ด์ผ(11aug2011)
๋ถ๋ก2 node xl ๋ฉ๋ด์ผ(11aug2011)
Webometrics Class
ย
๋น ๋ฐ์ดํฐ ๋คํธ์ํฌ ๋ถ์ ๋ ธ๋์์ ๋ฐ๋ผ์ก๊ธฐ ๋ณด๋์๋ฃ
๋น ๋ฐ์ดํฐ ๋คํธ์ํฌ ๋ถ์ ๋ ธ๋์์ ๋ฐ๋ผ์ก๊ธฐ ๋ณด๋์๋ฃ
Han Woo PARK
ย
KrKwic๋ด์ฉ๋ถ์ํน๊ฐ(november2006)
KrKwic๋ด์ฉ๋ถ์ํน๊ฐ(november2006)
Han Woo PARK
ย
์ฌ์ด๋ฒ์ปด๊ณผ ๋คํธ์ํฌ๋ถ์ 13์ฃผ์ฐจ 1
์ฌ์ด๋ฒ์ปด๊ณผ ๋คํธ์ํฌ๋ถ์ 13์ฃผ์ฐจ 1
Han Woo PARK
ย
ํ ์คํฐ์ ์ด์ฉํ SNA ๋ถ์ -์ ์ฑ๋จ
ํ ์คํฐ์ ์ด์ฉํ SNA ๋ถ์ -์ ์ฑ๋จ
datasciencekorea
ย
Webonaver(2012-09-02)
Webonaver(2012-09-02)
Han Woo PARK
ย
Vosondata for nodexl(1_jan2011)
Vosondata for nodexl(1_jan2011)
Han Woo PARK
ย
How to do things with 'BigKinds'
How to do things with 'BigKinds'
Daemin Park
ย
Paper Reading : Learning to compose neural networks for question answering
Paper Reading : Learning to compose neural networks for question answering
Sean Park
ย
์ฌ์ด๋ฒ์ปด๊ณผ ๋คํธ์ํฌ๋ถ์ 11์ฃผ์ฐจ 1
์ฌ์ด๋ฒ์ปด๊ณผ ๋คํธ์ํฌ๋ถ์ 11์ฃผ์ฐจ 1
Han Woo PARK
ย
์น๋ณด๋ฉํธ๋ฆญ์ค07 2
์น๋ณด๋ฉํธ๋ฆญ์ค07 2
Inho Cho
ย
ice_grad
ice_grad
NakCheon Jung
ย
์น๋ณด๋ฉํธ๋ฆญ์ค์ ๊ณ๋์ ๋ณดํ07 2
์น๋ณด๋ฉํธ๋ฆญ์ค์ ๊ณ๋์ ๋ณดํ07 2
Han Woo PARK
ย
Node xl korean_chapter_11(23nov2010)
Node xl korean_chapter_11(23nov2010)
Han Woo PARK
ย
๋ ธ๋์์ ๊ณผ Ucinet์ด์ฉํ ์์ดํฐ ๋คํธ์ํฌ ๋ถ์
๋ ธ๋์์ ๊ณผ Ucinet์ด์ฉํ ์์ดํฐ ๋คํธ์ํฌ ๋ถ์
Jiwon Lee
ย
๋ฌด์ ์ผ์ ๋คํธ์ํฌ ๊ธฐ๋ฐ Iot๋ฅผ ์ํ ํต์ ๊ธฐ์
๋ฌด์ ์ผ์ ๋คํธ์ํฌ ๊ธฐ๋ฐ Iot๋ฅผ ์ํ ํต์ ๊ธฐ์
๋ฉ๊ฐํธ๋ ๋๋ฉ megatrendlab
ย
์ปดํจํฐ ๋คํธ์ํฌ์ ์ธํฐ๋ท
์ปดํจํฐ ๋คํธ์ํฌ์ ์ธํฐ๋ท
์ค์ ๊ณฝ
ย
์จ๋ผ์ธ ์ปค๋ฎค๋ํฐ ์์ ๊ฒ์๊ธ์ ๋ํดโจ Louvain method์ ํด๋ฌ์คํฐ๋ง ๊ธฐ๋ฒ์ ์ ์ฉํโจ ๋ด๋ถ ์ปค๋ฎค๋ํฐ ์ฑํฅ ํ์ง ๊ธฐ๋ฒโจ
์จ๋ผ์ธ ์ปค๋ฎค๋ํฐ ์์ ๊ฒ์๊ธ์ ๋ํดโจ Louvain method์ ํด๋ฌ์คํฐ๋ง ๊ธฐ๋ฒ์ ์ ์ฉํโจ ๋ด๋ถ ์ปค๋ฎค๋ํฐ ์ฑํฅ ํ์ง ๊ธฐ๋ฒโจ
Sun-young Kim
ย
๋น ๋ฐ์ดํฐ ๊ธฐ์ ์ ํ์ฉํ ๋ด์ค ํ๋ ์ด์ ์๋น์ค - ์จ๋ณ์
๋น ๋ฐ์ดํฐ ๊ธฐ์ ์ ํ์ฉํ ๋ด์ค ํ๋ ์ด์ ์๋น์ค - ์จ๋ณ์
datasciencekorea
ย
รhnlich wie Node xl korean_introduction
(20)
๋ถ๋ก2 node xl ๋ฉ๋ด์ผ(11aug2011)
๋ถ๋ก2 node xl ๋ฉ๋ด์ผ(11aug2011)
ย
๋ถ๋ก2 node xl ๋ฉ๋ด์ผ(11aug2011)
๋ถ๋ก2 node xl ๋ฉ๋ด์ผ(11aug2011)
ย
๋น ๋ฐ์ดํฐ ๋คํธ์ํฌ ๋ถ์ ๋ ธ๋์์ ๋ฐ๋ผ์ก๊ธฐ ๋ณด๋์๋ฃ
๋น ๋ฐ์ดํฐ ๋คํธ์ํฌ ๋ถ์ ๋ ธ๋์์ ๋ฐ๋ผ์ก๊ธฐ ๋ณด๋์๋ฃ
ย
KrKwic๋ด์ฉ๋ถ์ํน๊ฐ(november2006)
KrKwic๋ด์ฉ๋ถ์ํน๊ฐ(november2006)
ย
์ฌ์ด๋ฒ์ปด๊ณผ ๋คํธ์ํฌ๋ถ์ 13์ฃผ์ฐจ 1
์ฌ์ด๋ฒ์ปด๊ณผ ๋คํธ์ํฌ๋ถ์ 13์ฃผ์ฐจ 1
ย
ํ ์คํฐ์ ์ด์ฉํ SNA ๋ถ์ -์ ์ฑ๋จ
ํ ์คํฐ์ ์ด์ฉํ SNA ๋ถ์ -์ ์ฑ๋จ
ย
Webonaver(2012-09-02)
Webonaver(2012-09-02)
ย
Vosondata for nodexl(1_jan2011)
Vosondata for nodexl(1_jan2011)
ย
How to do things with 'BigKinds'
How to do things with 'BigKinds'
ย
Paper Reading : Learning to compose neural networks for question answering
Paper Reading : Learning to compose neural networks for question answering
ย
์ฌ์ด๋ฒ์ปด๊ณผ ๋คํธ์ํฌ๋ถ์ 11์ฃผ์ฐจ 1
์ฌ์ด๋ฒ์ปด๊ณผ ๋คํธ์ํฌ๋ถ์ 11์ฃผ์ฐจ 1
ย
์น๋ณด๋ฉํธ๋ฆญ์ค07 2
์น๋ณด๋ฉํธ๋ฆญ์ค07 2
ย
ice_grad
ice_grad
ย
์น๋ณด๋ฉํธ๋ฆญ์ค์ ๊ณ๋์ ๋ณดํ07 2
์น๋ณด๋ฉํธ๋ฆญ์ค์ ๊ณ๋์ ๋ณดํ07 2
ย
Node xl korean_chapter_11(23nov2010)
Node xl korean_chapter_11(23nov2010)
ย
๋ ธ๋์์ ๊ณผ Ucinet์ด์ฉํ ์์ดํฐ ๋คํธ์ํฌ ๋ถ์
๋ ธ๋์์ ๊ณผ Ucinet์ด์ฉํ ์์ดํฐ ๋คํธ์ํฌ ๋ถ์
ย
๋ฌด์ ์ผ์ ๋คํธ์ํฌ ๊ธฐ๋ฐ Iot๋ฅผ ์ํ ํต์ ๊ธฐ์
๋ฌด์ ์ผ์ ๋คํธ์ํฌ ๊ธฐ๋ฐ Iot๋ฅผ ์ํ ํต์ ๊ธฐ์
ย
์ปดํจํฐ ๋คํธ์ํฌ์ ์ธํฐ๋ท
์ปดํจํฐ ๋คํธ์ํฌ์ ์ธํฐ๋ท
ย
์จ๋ผ์ธ ์ปค๋ฎค๋ํฐ ์์ ๊ฒ์๊ธ์ ๋ํดโจ Louvain method์ ํด๋ฌ์คํฐ๋ง ๊ธฐ๋ฒ์ ์ ์ฉํโจ ๋ด๋ถ ์ปค๋ฎค๋ํฐ ์ฑํฅ ํ์ง ๊ธฐ๋ฒโจ
์จ๋ผ์ธ ์ปค๋ฎค๋ํฐ ์์ ๊ฒ์๊ธ์ ๋ํดโจ Louvain method์ ํด๋ฌ์คํฐ๋ง ๊ธฐ๋ฒ์ ์ ์ฉํโจ ๋ด๋ถ ์ปค๋ฎค๋ํฐ ์ฑํฅ ํ์ง ๊ธฐ๋ฒโจ
ย
๋น ๋ฐ์ดํฐ ๊ธฐ์ ์ ํ์ฉํ ๋ด์ค ํ๋ ์ด์ ์๋น์ค - ์จ๋ณ์
๋น ๋ฐ์ดํฐ ๊ธฐ์ ์ ํ์ฉํ ๋ด์ค ํ๋ ์ด์ ์๋น์ค - ์จ๋ณ์
ย
Mehr von Han Woo PARK
์์ ๋น ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํ์ฉํ_ํ์ด์ค๋ถ_์ด์ฉ์๋ค์_๋ฐ์๊ณผ_๊ด๊ณ_๋ถ์
์์ ๋น ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํ์ฉํ_ํ์ด์ค๋ถ_์ด์ฉ์๋ค์_๋ฐ์๊ณผ_๊ด๊ณ_๋ถ์
Han Woo PARK
ย
ํ์ด์ค๋ถ ์ ๋์ ํํต์ด๋ถ์์ ์บ ํ์ธ ์ด๋๊ฒฝ๋ก
ํ์ด์ค๋ถ ์ ๋์ ํํต์ด๋ถ์์ ์บ ํ์ธ ์ด๋๊ฒฝ๋ก
Han Woo PARK
ย
WATEF 2018 ์ ๋ ์ธ๋ฏธ๋(์์ )
WATEF 2018 ์ ๋ ์ธ๋ฏธ๋(์์ )
Han Woo PARK
ย
์ธ๊ณํธ๋ฆฌํํฌ๋ฆญ์ค๋ฏธ๋์ ๋ตํํ WATEF 2018 ์ ๋ ์ธ๋ฏธ๋
์ธ๊ณํธ๋ฆฌํํฌ๋ฆญ์ค๋ฏธ๋์ ๋ตํํ WATEF 2018 ์ ๋ ์ธ๋ฏธ๋
Han Woo PARK
ย
Disc 2015 ๋ณด๋์๋ฃ (ํด๋ํฐ๋ฒํธ ์ญ์ -์์ )
Disc 2015 ๋ณด๋์๋ฃ (ํด๋ํฐ๋ฒํธ ์ญ์ -์์ )
Han Woo PARK
ย
Another Interdisciplinary Transformation: Beyond an Area-studies Journal
Another Interdisciplinary Transformation: Beyond an Area-studies Journal
Han Woo PARK
ย
4์ฐจ์ฐ์ ํ๋ช ๋ฆฐ๋ ๋ฌ๋ฌ ๋นํธ์ฝ์ธ ์ํธ์ฝ์ธ ์ํธํํ ๊ฐ์ํํ ๋ฑ
4์ฐจ์ฐ์ ํ๋ช ๋ฆฐ๋ ๋ฌ๋ฌ ๋นํธ์ฝ์ธ ์ํธ์ฝ์ธ ์ํธํํ ๊ฐ์ํํ ๋ฑ
Han Woo PARK
ย
KISTI-WATEF-BK21Plus-์ฌ์ด๋ฒ๊ฐ์ฑ์ฐ๊ตฌ์ 2017 ๋๊ณ์ธ๋ฏธ๋ ์๋ฃ์ง
KISTI-WATEF-BK21Plus-์ฌ์ด๋ฒ๊ฐ์ฑ์ฐ๊ตฌ์ 2017 ๋๊ณ์ธ๋ฏธ๋ ์๋ฃ์ง
Han Woo PARK
ย
๋ฐํ์ฐ ๊ต์ ํ๋กํ์ผ (31 oct2017)
๋ฐํ์ฐ ๊ต์ ํ๋กํ์ผ (31 oct2017)
Han Woo PARK
ย
Global mapping of artificial intelligence in Google and Google Scholar
Global mapping of artificial intelligence in Google and Google Scholar
Han Woo PARK
ย
๋ฐํ์ฐ ์์ด ์ด๋ ฅ์ Curriculum vitae ๊ฒฝํฌ๋ ํ์ฌ ์ ์ถ์ฉ
๋ฐํ์ฐ ์์ด ์ด๋ ฅ์ Curriculum vitae ๊ฒฝํฌ๋ ํ์ฌ ์ ์ถ์ฉ
Han Woo PARK
ย
ํฅ๊ธฐ๋ด์ ํ๋ฃจ์ฐป์ง
ํฅ๊ธฐ๋ด์ ํ๋ฃจ์ฐป์ง
Han Woo PARK
ย
Twitter network map of #ACPC2017 1st day using NodeXL
Twitter network map of #ACPC2017 1st day using NodeXL
Han Woo PARK
ย
ํ์ด์ค๋ถ ๋๊ธ์ ํตํด ์ดํด๋ณธ ๋๊ตฌยท๊ฒฝ๋ถ(TK) ์ด๋ถ์งํ
ํ์ด์ค๋ถ ๋๊ธ์ ํตํด ์ดํด๋ณธ ๋๊ตฌยท๊ฒฝ๋ถ(TK) ์ด๋ถ์งํ
Han Woo PARK
ย
Facebook bigdata to understand regime change and migration patterns during ca...
Facebook bigdata to understand regime change and migration patterns during ca...
Han Woo PARK
ย
์ธ๊ณ์ฐํ๊ดํ๋ ฅ์ดํ Watef ํจ๋์ ๊ณต์งํฉ๋๋ค
์ธ๊ณ์ฐํ๊ดํ๋ ฅ์ดํ Watef ํจ๋์ ๊ณต์งํฉ๋๋ค
Han Woo PARK
ย
2017 ๋ํต๋ น์ ๊ฑฐ ํ๋ณด์๋ฝ ์ ํ๋ธ ํ๋ณด์๋ฝ ๋์์ ๊น์ฐฌ์ฐ ๋ฐํจ์ฐฌ ๋ฐํ์ฐ
2017 ๋ํต๋ น์ ๊ฑฐ ํ๋ณด์๋ฝ ์ ํ๋ธ ํ๋ณด์๋ฝ ๋์์ ๊น์ฐฌ์ฐ ๋ฐํจ์ฐฌ ๋ฐํ์ฐ
Han Woo PARK
ย
2017๋ ์ธํฌ๊ทธ๋ํฝ์ค ๊ณผ์ ๋ชจ์
2017๋ ์ธํฌ๊ทธ๋ํฝ์ค ๊ณผ์ ๋ชจ์
Han Woo PARK
ย
SNS ๋งค๊ฐ ํ์ต๊ณต๋์ฒด์ ํ์ต๋คํธ์ํฌ ํ์ : ํ์ด์ค๋ถ ๊ทธ๋ฃน์ ์ค์ฌ์ผ๋ก
SNS ๋งค๊ฐ ํ์ต๊ณต๋์ฒด์ ํ์ต๋คํธ์ํฌ ํ์ : ํ์ด์ค๋ถ ๊ทธ๋ฃน์ ์ค์ฌ์ผ๋ก
Han Woo PARK
ย
2016๋ ์ด๋ถ์งํ์ ํ์ด์ค๋ถ ๋๊ธ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํตํด ๋ณธ ํ์ด๋ธ๋ฆฌ๋ ๋ฏธ๋์ด ํ์
2016๋ ์ด๋ถ์งํ์ ํ์ด์ค๋ถ ๋๊ธ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํตํด ๋ณธ ํ์ด๋ธ๋ฆฌ๋ ๋ฏธ๋์ด ํ์
Han Woo PARK
ย
Mehr von Han Woo PARK
(20)
์์ ๋น ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํ์ฉํ_ํ์ด์ค๋ถ_์ด์ฉ์๋ค์_๋ฐ์๊ณผ_๊ด๊ณ_๋ถ์
์์ ๋น ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํ์ฉํ_ํ์ด์ค๋ถ_์ด์ฉ์๋ค์_๋ฐ์๊ณผ_๊ด๊ณ_๋ถ์
ย
ํ์ด์ค๋ถ ์ ๋์ ํํต์ด๋ถ์์ ์บ ํ์ธ ์ด๋๊ฒฝ๋ก
ํ์ด์ค๋ถ ์ ๋์ ํํต์ด๋ถ์์ ์บ ํ์ธ ์ด๋๊ฒฝ๋ก
ย
WATEF 2018 ์ ๋ ์ธ๋ฏธ๋(์์ )
WATEF 2018 ์ ๋ ์ธ๋ฏธ๋(์์ )
ย
์ธ๊ณํธ๋ฆฌํํฌ๋ฆญ์ค๋ฏธ๋์ ๋ตํํ WATEF 2018 ์ ๋ ์ธ๋ฏธ๋
์ธ๊ณํธ๋ฆฌํํฌ๋ฆญ์ค๋ฏธ๋์ ๋ตํํ WATEF 2018 ์ ๋ ์ธ๋ฏธ๋
ย
Disc 2015 ๋ณด๋์๋ฃ (ํด๋ํฐ๋ฒํธ ์ญ์ -์์ )
Disc 2015 ๋ณด๋์๋ฃ (ํด๋ํฐ๋ฒํธ ์ญ์ -์์ )
ย
Another Interdisciplinary Transformation: Beyond an Area-studies Journal
Another Interdisciplinary Transformation: Beyond an Area-studies Journal
ย
4์ฐจ์ฐ์ ํ๋ช ๋ฆฐ๋ ๋ฌ๋ฌ ๋นํธ์ฝ์ธ ์ํธ์ฝ์ธ ์ํธํํ ๊ฐ์ํํ ๋ฑ
4์ฐจ์ฐ์ ํ๋ช ๋ฆฐ๋ ๋ฌ๋ฌ ๋นํธ์ฝ์ธ ์ํธ์ฝ์ธ ์ํธํํ ๊ฐ์ํํ ๋ฑ
ย
KISTI-WATEF-BK21Plus-์ฌ์ด๋ฒ๊ฐ์ฑ์ฐ๊ตฌ์ 2017 ๋๊ณ์ธ๋ฏธ๋ ์๋ฃ์ง
KISTI-WATEF-BK21Plus-์ฌ์ด๋ฒ๊ฐ์ฑ์ฐ๊ตฌ์ 2017 ๋๊ณ์ธ๋ฏธ๋ ์๋ฃ์ง
ย
๋ฐํ์ฐ ๊ต์ ํ๋กํ์ผ (31 oct2017)
๋ฐํ์ฐ ๊ต์ ํ๋กํ์ผ (31 oct2017)
ย
Global mapping of artificial intelligence in Google and Google Scholar
Global mapping of artificial intelligence in Google and Google Scholar
ย
๋ฐํ์ฐ ์์ด ์ด๋ ฅ์ Curriculum vitae ๊ฒฝํฌ๋ ํ์ฌ ์ ์ถ์ฉ
๋ฐํ์ฐ ์์ด ์ด๋ ฅ์ Curriculum vitae ๊ฒฝํฌ๋ ํ์ฌ ์ ์ถ์ฉ
ย
ํฅ๊ธฐ๋ด์ ํ๋ฃจ์ฐป์ง
ํฅ๊ธฐ๋ด์ ํ๋ฃจ์ฐป์ง
ย
Twitter network map of #ACPC2017 1st day using NodeXL
Twitter network map of #ACPC2017 1st day using NodeXL
ย
ํ์ด์ค๋ถ ๋๊ธ์ ํตํด ์ดํด๋ณธ ๋๊ตฌยท๊ฒฝ๋ถ(TK) ์ด๋ถ์งํ
ํ์ด์ค๋ถ ๋๊ธ์ ํตํด ์ดํด๋ณธ ๋๊ตฌยท๊ฒฝ๋ถ(TK) ์ด๋ถ์งํ
ย
Facebook bigdata to understand regime change and migration patterns during ca...
Facebook bigdata to understand regime change and migration patterns during ca...
ย
์ธ๊ณ์ฐํ๊ดํ๋ ฅ์ดํ Watef ํจ๋์ ๊ณต์งํฉ๋๋ค
์ธ๊ณ์ฐํ๊ดํ๋ ฅ์ดํ Watef ํจ๋์ ๊ณต์งํฉ๋๋ค
ย
2017 ๋ํต๋ น์ ๊ฑฐ ํ๋ณด์๋ฝ ์ ํ๋ธ ํ๋ณด์๋ฝ ๋์์ ๊น์ฐฌ์ฐ ๋ฐํจ์ฐฌ ๋ฐํ์ฐ
2017 ๋ํต๋ น์ ๊ฑฐ ํ๋ณด์๋ฝ ์ ํ๋ธ ํ๋ณด์๋ฝ ๋์์ ๊น์ฐฌ์ฐ ๋ฐํจ์ฐฌ ๋ฐํ์ฐ
ย
2017๋ ์ธํฌ๊ทธ๋ํฝ์ค ๊ณผ์ ๋ชจ์
2017๋ ์ธํฌ๊ทธ๋ํฝ์ค ๊ณผ์ ๋ชจ์
ย
SNS ๋งค๊ฐ ํ์ต๊ณต๋์ฒด์ ํ์ต๋คํธ์ํฌ ํ์ : ํ์ด์ค๋ถ ๊ทธ๋ฃน์ ์ค์ฌ์ผ๋ก
SNS ๋งค๊ฐ ํ์ต๊ณต๋์ฒด์ ํ์ต๋คํธ์ํฌ ํ์ : ํ์ด์ค๋ถ ๊ทธ๋ฃน์ ์ค์ฌ์ผ๋ก
ย
2016๋ ์ด๋ถ์งํ์ ํ์ด์ค๋ถ ๋๊ธ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํตํด ๋ณธ ํ์ด๋ธ๋ฆฌ๋ ๋ฏธ๋์ด ํ์
2016๋ ์ด๋ถ์งํ์ ํ์ด์ค๋ถ ๋๊ธ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํตํด ๋ณธ ํ์ด๋ธ๋ฆฌ๋ ๋ฏธ๋์ด ํ์
ย
Node xl korean_introduction
1.
2.
SNA ๋๊ตฌ Social
Network Analysis ๋ Social Network ๊ตฌ์กฐ, Social Media์ ๊ธฐํ Network ๊ตฌ์กฐ ๋ฑ์ ๋ํ ์ฐ๊ตฌ๋ฅผ ์ง์ํ๋ ํด ์ฃผ์ ๋คํธ์ํฌ ๋ถ์ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ์ข ๋ฅ์ ๋น๊ต ์ถ์ฒ: ๋ฐํ์ฐ(2010), LexiURL์ ์ด์ฉํ ๋์๋งํฌ๋ถ์-์ ์น์น์ง,์ ์นํฌ๋ผ์ฌ์ดํธ, p.1098
3.
์ ๋ ธ๋์์ (NodeXL) ์ธ๊ฐ
? ์ํ์ ๊ทธ๋ํ๋ฐ์ดํฐ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ํํํ ์ ์๋ ๊ธฐ์กด์ ๋๊ตฌ๋ค์ ๊ฐ๊ฐ ํ๊ณ๋ฅผ ๊ฐ์ก๋ค. ๋คํธ์ํฌ ๋ถ์์ ํ์ , ์์ ๊ณผ ์ธํฐ๋ท Social Media ๋ฑ ๋ถ์ผ์ ์ค์ํ ์ฐ๊ตฌ์์ญ์ด๊ณ ๋น ๋ฅธ ์ฑ์ฅ์ ๋ณด์ด๊ณ ์๋ค. ํ์ฌ ์ฌ์ฉํ๊ณ ์๋ ๋๊ตฌ๋ ๋ช ๋ น์ ์ ๋ ฅ ๋ฑ์ ๋ฐฉ์์ผ๋ก ๋คํธ์ํฌ๋ฅผ ๋ถ์ํ๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ๋๊ตฌ์ ๋ํ ๋ง์ ์ง์์ด ํ์ํ๋ค. ๋ง์ ๋คํธ์ํฌ ๋ฐ์ดํฐ๋ค์ Excelํ์ผ๋ก ์ ์ฅํ๊ณ ์๋ค.
4.
๊ฒฐ์ ์ ์ผ๋ก Microsoft Excel
2007 ์ฐจํธ๊ธฐ๋ฅ ์ค ๋คํธ์ํฌ ์ฐจํธ๊ฐ ์์
5.
NodeXL์ ์ฅ์
SNA(Social Network Analysis) ์ฝ๊ฒ ๋ง๋ค์ ๊ด๋ฒ์ํ๊ฒ ์ฌ์ฉ๋๊ณ ์๋ Excel์ ๋คํธ์ํฌ ๋ถ์ ํด์ ๊ฒฐํฉํ์ฌ ์ฐ๊ตฌ์ ์๋์งํจ๊ณผ๋ฅผ ์คํ SNA ์ด๋ณด์๋ ์ฝ๊ฒ ์ ๊ทผํ ์ ์์. NodeXL์ ์์ ๋์ด๋ SNA๋๊ตฌ๋ค์ ๊ฐ์ฅ ๋ฐ์ ๋๊ณ ๊ฐํธํ ๋๊ตฌ์ค์ ํ๋๋ผ ํ ์ ์์
6.
NodeXL NodeXL๋ Microsoft
Excel 2007์ ๋คํธ์ํฌ ๋ถ์๋๊ตฌ๋ฅผ ์ถ๊ฐํ ์๋ก์ด ๊ธฐ๋ฅ ํด์ด๋ค. NodeXL๋ NET Framework 3.5 ์์ค๋ฅผ ํตํด ๋ค๋ฅธ ๋คํธ์ํฌ๋ถ์ ์ํํธ์จ์ด๋ฅผ ์ด์ฉํ ๋ถ์๊ฒฐ๊ณผ๋ ๊ธฐ์ด๋ฐ์ดํฐ๋ ์ฒ๋ฆฌํ ์ ์๋ค. NodeXL ๊ฐ๋ฐ์ http://www.codeplex.com/NodeXL๋ ธ๋์์ ์ฌ์ดํธ์์ ๋ฌด๋ฃ๋ก NodeXL์ต์ ๋ฒ์ ์ ๋ค์ด๋ก๋๋ฐ์ ์ ์์ผ๋ฉฐ, ๊ฐ๋จํ ์ฌ์ฉ๋ฒ ๋ํ ๋ฐฐ์ธ ์ ์๋ค.
7.
NodeXL๊ธฐ๋ณธ๊ตฌ์ฑ
8.
NodeXL๊ธฐ๋ณธ๊ตฌ์ฑ NodeXL๋ฉ๋ด์ฐฝ NodeXL๋คํธ์ํฌ๊ทธ๋ํ
ํจ๊ณผ์ฐฝ NodeXL๋ฐ์ดํฐ ์ ๋ ฅ์ฐฝ
9.
NodeXL๊ธฐ๋ณธ๊ตฌ์ฑ- ๋ฐ์ดํฐ ์ ๋ ฅ
์ฐฝ
10.
NodeXL๊ธฐ๋ณธ๊ตฌ์ฑ
11.
1. NodeXL์
๋ฐ์ดํฐ ๋ง๋ค๊ธฐ and ๋ถ๋ฌ์ค๊ธฐ Vertex1 ํ์์ Vertex2 ํ์ผ๋ก ํฅํ๋ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์์ฑํ๋ค. ๊ธฐ์กด์ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๋ถ๋ฌ(import) ์จ๋ค. ํนํ ๋ ธ๋์์ ์Email, Flickr, Twitter, Youtube์ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์์งํ ์ ์๋ค๋ ์ฅ์ ์ด ์๋ค.
12.
๋งคํธ๋ฆญ์ค๋ก ๋ํ๋ธ ๋คํธ์ํฌ
Edge list๋ก ๋ํ๋ธ ๋คํธ์ํฌ ์์ ๋ ๋งคํธ๋ฆญ์ค์ Edge list๋๋ค๋ฅด๊ฒ ํํ๋ ๊ฐ์ ๋คํธ์ํฌ Edge list๋ Vertex1์์ Vertex2๋ก์ ๋ฐฉํฅ์ฑ์ ๋ํ๋ ๋ค๋ฅธ ์์ฑ์ ์ฒจ๊ฐํ์ง ์๋๋ค๋ฉด Vertex1์์ vertex2 ๋ก ํฅํ๋(directed) ์ด์ง๋ฒ(binary)์ ์ธ ๋คํธ์ํฌ๋ผ ํ ์ ์์ NodeXL์ Edge list๋ก ๋คํธ์ํฌ๋ก ๋ถ์ํจ ๋คํธ์ํฌ ์งํ๋ค์ ์ด์ง(binary)๋งคํธ๋ฆญ์ค์ ๊ธฐ์ดํด ๊ณ์ฐ ๋์ง๋ง, Edge weight๋ฅผ ๋ฃ์ด์ ๊ด๊ณ์ ๊ฐ๋(valued)๋ฅผ ์๊ฐ์ ์ผ๋ก ํํ ํ ์ ์์
13.
๋คํธ์ํฌ๋ถ์์ ํ๋ Matrix
ํ์ผ์ edge list๋ก ๋ฐ๊พธ๊ธฐ 2 3 1 ๋ ธ๋์์ ์ฐฝ์ ๋งคํธ๋ฆญ์ค ์ํธ๋ฅผ ํจ๊ป ์ด์ด๋๋ค ๊ธฐ์กด์ ๋คํธ์ํฌ๋ถ์์ ํ๋ Matrix ํ์ผ์ edge list๋ก ๋ํ๋ด์ด ํ์ฉ ํ ์์๋ค.
14.
๊ด๊ณ๊ฐ ์๊ณ ์๊ณ ๋ฅผ
๋ํ๋ด๋ 2์ง(binary)๋ฒ์ , ๋ฐฉํฅ์ฑ์ด ์๋(directed) ๋คํธ์ํฌ ์์ฑ.
15.
๋ ธ๋์์ ์์ ๊ฐ์ฒด(vertices)๋ ์,
๋ชจ์, ํฌ๊ธฐ, ํฌ๋ช ๋์ ์ฑ์ง๋ก ํํ๋ ์ ์๋ค
16.
Autofill Columns์ ์ด์ฉํ์ฌ
์ฐ๊ฒฐ์ (Edge), ๊ฐ์ฒด(vertex)์ ํฌ๊ธฐ์ ๊ฐ๊ฐ์ ์ค์ฌ๋ ๋ฐ ํน์ ๊ฐ์ ๋ฐ๋ผ ํํํ ์ ์๋ค.
17.
2. NodeXL์ ์ด์ฉํ
๋คํธ์ํฌ ๋ถ์ Graph Metrics ๋ฅผ์ด์ฉํ์ฌ ๊ฐ ๊ฐ์ฒด๋ค์ Degree, In-degree, Out Degree, Betweenness and Closeness centrality, Eigenvector centrality, PageRank, Clustering Coefficient, Group Metrics, ๋ฑ์ ๊ตฌํ ์ ์์.
18.
19.
Betweenness Centralities: Bridge
Scores for Boundary Spanners
20.
Closeness Centrality: Distance
Scores for Broadly Connected People
21.
22.
NodeXL์ฌ๋ก
23.
NodeXL-์ฌ๋ก ์ฝ๋ฉํธ
์์ ๋น๋์ค์ ์์์ ๋ฐ๋ผ ๊ฐ์ฒด์ ์๊ณผ ํฌ๊ธฐ๋ฅผ ๋ํ๋ธ YouTube์ ๊ฑด๊ฐ๋ณดํ์ ๊ด๋ จ๋ ๋น๋์ค ๋คํธ์ํฌ
24.
Thank you.
Jetzt herunterladen