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書誌情報サマリ

タイトル

Pythonと複雑ネットワーク分析 関係性データからのアプローチ

著者名 林 幸雄/編著
著者名ヨミ ハヤシ ユキオ
出版者 近代科学社
出版年月 2019.10


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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 請求記号 配架場所 帯出区分 状態 在架
1 竹の塚0112184312一般図書417//開架通常貸出在庫 

関連資料

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2019
417 417
ネットワーク手法-データ処理 複雑系

書誌詳細

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タイトルコード 1001111265621
書誌種別 図書(和書)
著者名 林 幸雄/編著   谷澤 俊弘/共著   鬼頭 朋見/共著   岡本 洋/共著
著者名ヨミ ハヤシ ユキオ タニザワ トシヒロ キトウ トモミ オカモト ヒロシ
出版者 近代科学社
出版年月 2019.10
ページ数 7,182p
大きさ 21cm
ISBN 4-7649-0602-0
分類記号 417
タイトル Pythonと複雑ネットワーク分析 関係性データからのアプローチ
書名ヨミ パイソン ト フクザツ ネットワーク ブンセキ
副書名 関係性データからのアプローチ
副書名ヨミ カンケイセイ データ カラ ノ アプローチ
内容紹介 Web系のマーケターやデータ分析エンジニア、データサイエンティストなどに向け、データ分析に役立つPythonツールを解説し、経済システムの分析、コミュニティの効率的抽出、口コミ影響力の解析について説明する。
著者紹介 豊橋技術科学大学大学院電気電子工学専攻修士課程修了。博士(工学)。北陸先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科、融合科学共同専攻教授。著書に「噂の拡がり方」など。
件名1 ネットワーク手法-データ処理
件名2 複雑系

(他の紹介)内容紹介 本書はシリーズとしての『ネットワーク科学の道具箱』(近代科学社、2007)の続編でもあるが、いわゆる(複雑)ネットワーク科学に関する研究分野の十年ほどの進展に伴う新たな内容を中心に再編成して紹介した。教師信号を付けられないような、偶然出くわす、あるいは緩い関わりに潜む(因果が分からない現実のほとんど全ての広い意味での社会データに対応する)関係性データの分析に役立つ、Pythonのツール、可視化、連鎖的影響や役割分担の分析、購買層等のクラスタ分類:コミュニティ抽出、拡散の要の抽出や連結性の強化などを扱う。すなわち、企業間の取引、購買行動、口コミ情報の拡散など、人々のさまざまな活動履歴が関係性データとして表現できるとともに、本書に述べる分析手法は、それらのデータに共通して使えて、AI技術と同様に汎用性が高く適用範囲の裾野が広い。汎用で実際に役立つのみならず、理論的にも重要かつ今後の発展が期待できる基盤的内容を整理した。
(他の紹介)目次 第1章 Pythonを用いた複雑ネットワーク分析(Pythonおよび外部モジュールのインストール
Jupyterノートブック ほか)
第2章 ネットワーク分析指標の経済系への応用(経済システムのシステミック・リスクに関するネットワーク研究
国の経済発展に関するネットワーク研究 ほか)
第3章 ランダムウォーク:コミュニティ抽出のキーツール(ネットワーク上のランダムウォーク
代表的なコミュニティ抽出:ランダムウォークの枠組みによる定式化 ほか)
第4章 インフルエンサーの抽出や最適な攻撃耐性に関する進展(SNSなどにおける口コミの影響力をビジネスに
口コミの影響力を表す指標 ほか)
(他の紹介)著者紹介 林 幸雄
 1987年豊橋技術科学大学大学院電気電子工学専攻修士課程修了。富士ゼロックス(株)システム技術研究所。1991年国際電気通信基礎技術研究所。ATR視聴聴覚機構研究所人間情報通信研究所(出向)。1995年博士(工学)(京都大学)。1997年北陸先端科学技術大学院大学知識科学研究科助教授。2003年文部科学省研究振興局学術調査官(併任)。2008年科学技術振興機構さきがけ「知の創生と情報社会」領域アドバイザー(併任)。現在、北陸先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科/融合科学共同専攻、教授(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
谷澤 俊弘
 1995年京都大学大学院博士後期課程満期退学。1998年博士(理学)。1998年高知工業高等専門学校電気工学科講師。2000年高知工業高等専門学校電気工学科助教授。2003年米ボストン大学高分子研究所客員研究員。2012年高知工業高等専門学校電気工学科教授。現在、高知工業高等専門学校ソーシャルデザイン工学科教授。統計物理学を基礎とするネットワーク理論の研究に従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
鬼頭 朋見
 2005年日本学術振興会特別研究員DC2。2007年東京大学大学院工学系研究科博士後期課程修了、博士(工学)。2007年Visiting Fellow,Department of Mechanical Engineering,University of Bath,UK。2008年東京大学人工物研究センター特任助教。2008年Research Fellow,Sa¨id Business School,University of Oxford, UK。2012年東京大学工学部助教。2013年Senior Research Fellow,Sa¨id Business School,University of Oxford, UK。2015年筑波大学システム情報系助教。2018年早稲田大学創造理工学部准教授。サプライチェーンや企業戦略等に関する工学的研究に従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
岡本 洋
 1991年早稲田大学大学院理工学研究科博士後期課程修了、博士(理学)。1991年富士ゼロックス株式会社勤務、研究主査(退職時)。2018年ドワンゴ人工知能研究所シニアリサーチャー。2019年東京大学大学院工学系研究科バイオエンジニアリング専攻、特任研究員。複雑ネットワーク科学、確率的機械学習および計算論的神経科学の研究に従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


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