Weitere ähnliche Inhalte Ähnlich wie Network analysis and visualization by Google Colaboratory (20) Network analysis and visualization by Google Colaboratory2. 自己紹介
• 村田剛志(むらたつよし)
• 東京工業大学 情報理工学院
• 人工知能、ネットワーク科学、機械学習
– グラフニューラルネットワーク
– 時系列データの分類・予測(桜島噴火予測)
– 社会ネットワーク分析
• http://www.net.c.titech.ac.jp/
• murata@c.titech.ac.jp
2
「Pythonで学ぶネットワーク分析 -- ColaboratoryとNetworkX
を使った実践入門」村田剛志, オーム社 (2019)
4. Jupyter Notebook, JupyterLab
• オープンソースのWebアプリケーション
• コード、数式、可視化結果、説明文を含む
文書を作成して共有できる
• データのクリーニング、データ変換、数値
シミュレーション、統計モデリング、データ
可視化、機械学習なども利用可能。https://jupyter.org/
Jupyter Notebook JupyterLab
11. SIR model
• S : 未感染
• I : 感染
• R: 回復 (or 死亡)
11
S I R
𝛾𝛿𝜏
1-𝛾𝛿𝜏
S
I
R
NDlib - Network Diffusion Library
https://ndlib.readthedocs.io/en/latest/
12. NDlibによる感染シミュレーション
• NDlib: Network Diffusion Library
–https://ndlib.readthedocs.io/en/latest/
• 入力
–対象とするネットワーク
– 𝑥0 (時刻t = 0 における状態Iの割合)
– 𝛽(状態Sから状態Iに変化する確率)
– 𝛾(状態Iから状態Rに変化する確率)
• 出力
–状態Sの割合(𝑠)、状態Iの割合(𝑥)、状態Rの割合
(𝑟)の時間変化/各時刻での増減量
14. 「Pythonで学ぶネットワーク分析」
(オーム社)
• 第1章 分析できる環境を用意する-ツールや言語の把握
• 第2章 ネットワーク分析の流れを知る-小説の人間関係を
紐解く
• 第3章 必要な用語を学ぶ-ネットワークの基礎知識
• 第4章 中心を見つける-さまざまな中心性
• 第5章 経路を見つける-ネットワークの探索
• 第6章 グループを見つける-分割と抽出
• 第7章 似たネットワークを作る-モデル化
• 第8章 似た頂点を見つける-将来の構造予測
• 第9章 病気や口コミの広がりをモデル化する-感染、情報伝
搬
• 第10章 ネットワークを俯瞰する-可視化による分析
• 第11章 リファレンス
14