Rで学ぶデータサイエンス 8
ネットワーク分析
鈴木 努 著, 金 明哲 編
共立出版 （2009）
ネットワーク分析 (Rで学ぶデータサイエンス 8)
クチコミを見る
内容としては以下のようになっています。
はじめに
第1章 ネットワークデータの入力
1.1 ネットワークとグラフ
1.2 隣接行列
1.3 辺リスト
1.4 ファイルの読み込み
1.5 多重グラフ
1.6 重み付きグラフ
1.7 二部グラフ
第2章 最短距離
2.1 最短経路と最短距離
2.2 幅優先探索
2.3 ダイクストラ法
2.4 ウォーシャル・フロイド法
2.5 snaの場合
2.6 igraphの場合
2.7 到達可能性行列
第3章 ネットワーク構造の諸指標
3.1 密度
3.2 推移性
3.3 相互性
3.4 分析例
第4章 中心性
4.1 点中心性
4.2 離心中心性・近接中心性
4.3 次数中心性
4.4 固有ベクトル中心性
4.5 PageRank
4.6 ボナチッチのパワー中心性
4.7 媒介中心性
4.8 情報中心性
4.9 集中度
4.10 二部グラフの中心性
4.11 分析例
第5章 ネットワーク構造の分析
5.1 サブグループ
5.2 構造同値性
5.3 ストラクチュラル・ホール
第6章 ネットワークの類似性
6.1 関係構造の類似性
6.2 中心化の類似性
第7章 ネットワーク指標の有意性検定
7.1 ネットワーク分析における統計的仮説検定
7.2 QAP検定
7.3 CUG検定
第8章 モチーフ
8.1 モチーフ
8.2 トライアド・センサス
第9章 複雑ネットワーク
9.1 複雑ネットワーク
9.2 ランダムグラフ
9.3 スモールワールド・ネットワーク
9.4 スケールフリー・ネットワーク
第10章 ネットワーク分析とベイジアン・アプローチ
10.1 認知ネットワークからのネットワークの推定
10.2 ベイジアン・ネットワーク
第11章 グラフ描画
11.1 2次元グラフ
11.2 3次元グラフ
11.3 グラフィックスの保存
付録A Rの基礎知識
付録B 数学の基礎知識
本書はネットワーク分析をRという数理関連のオープンソースで構成されたシステムを使用して
行うための手法が書かれたものです。
Rがオープンソースで作られているため、本書では2.9.1を使用したものになっていますが、今日、
ひげよねがインストールしたバージョンは2.13.1でした。
進化してます。
でも、基本的な操作で書かれているので、問題は無いでしょう。
本書ですが、読む前に幾つか社会的ネットワーク論の本を読んでからの方が良いと思います。
これから残りの期間のデータ取りが出来た後の分析で使えそうです。
やろうとしている分析の後で、検定の必要がどこまであるかは分からないけれど、検定の方法が
分かったことはうれしい
早速、使用することになる追加ライブラリもインストールしたし、使用するだろう手法のところには
付箋を貼ったし、頑張っていこう。
特に、中心性（特に二部グラフの中心性）、構造同値性、ストラクチュラル・ホール、CUG検定、
2次元グラフ描画だな。
あと、意外と最後に載っている参考文献がいいかも。
ネットワーク分析
鈴木 努 著, 金 明哲 編
共立出版 （2009）
ネットワーク分析 (Rで学ぶデータサイエンス 8)
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内容としては以下のようになっています。
はじめに
第1章 ネットワークデータの入力
1.1 ネットワークとグラフ
1.2 隣接行列
1.3 辺リスト
1.4 ファイルの読み込み
1.5 多重グラフ
1.6 重み付きグラフ
1.7 二部グラフ
第2章 最短距離
2.1 最短経路と最短距離
2.2 幅優先探索
2.3 ダイクストラ法
2.4 ウォーシャル・フロイド法
2.5 snaの場合
2.6 igraphの場合
2.7 到達可能性行列
第3章 ネットワーク構造の諸指標
3.1 密度
3.2 推移性
3.3 相互性
3.4 分析例
第4章 中心性
4.1 点中心性
4.2 離心中心性・近接中心性
4.3 次数中心性
4.4 固有ベクトル中心性
4.5 PageRank
4.6 ボナチッチのパワー中心性
4.7 媒介中心性
4.8 情報中心性
4.9 集中度
4.10 二部グラフの中心性
4.11 分析例
第5章 ネットワーク構造の分析
5.1 サブグループ
5.2 構造同値性
5.3 ストラクチュラル・ホール
第6章 ネットワークの類似性
6.1 関係構造の類似性
6.2 中心化の類似性
第7章 ネットワーク指標の有意性検定
7.1 ネットワーク分析における統計的仮説検定
7.2 QAP検定
7.3 CUG検定
第8章 モチーフ
8.1 モチーフ
8.2 トライアド・センサス
第9章 複雑ネットワーク
9.1 複雑ネットワーク
9.2 ランダムグラフ
9.3 スモールワールド・ネットワーク
9.4 スケールフリー・ネットワーク
第10章 ネットワーク分析とベイジアン・アプローチ
10.1 認知ネットワークからのネットワークの推定
10.2 ベイジアン・ネットワーク
第11章 グラフ描画
11.1 2次元グラフ
11.2 3次元グラフ
11.3 グラフィックスの保存
付録A Rの基礎知識
付録B 数学の基礎知識
本書はネットワーク分析をRという数理関連のオープンソースで構成されたシステムを使用して
行うための手法が書かれたものです。
Rがオープンソースで作られているため、本書では2.9.1を使用したものになっていますが、今日、
ひげよねがインストールしたバージョンは2.13.1でした。
進化してます。
でも、基本的な操作で書かれているので、問題は無いでしょう。
本書ですが、読む前に幾つか社会的ネットワーク論の本を読んでからの方が良いと思います。
これから残りの期間のデータ取りが出来た後の分析で使えそうです。
やろうとしている分析の後で、検定の必要がどこまであるかは分からないけれど、検定の方法が
分かったことはうれしい
早速、使用することになる追加ライブラリもインストールしたし、使用するだろう手法のところには
付箋を貼ったし、頑張っていこう。
特に、中心性（特に二部グラフの中心性）、構造同値性、ストラクチュラル・ホール、CUG検定、
2次元グラフ描画だな。
あと、意外と最後に載っている参考文献がいいかも。
