ネットワーク科学の道具箱 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

林 幸雄【編著】/谷澤 俊弘/鬼頭 朋見/岡本 洋【共著】

近代科学社（2019/10発売）

• サイズ A5判／ページ数 181p／高さ 22cm
• 商品コード 9784764906020
• NDC分類 417
• Cコード C3050

出版社内容情報

複雑ネットワークをPythonで分析 ！
本書はまず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といった内容に続く。
複雑ネットワークはAI技術だけで解決できる分野ではなく、研究の重要性は年々上がっている。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や同分野を目指す学生に最適の書である。

内容説明

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。

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）

著者等紹介

林幸雄［ハヤシユキオ］
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

谷澤俊弘［タニザワトシヒロ］
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

鬼頭朋見［キトウトモミ］
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

岡本洋［オカモトヒロシ］
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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[ナルボンド]

python云々は忘れたほうがいい。1章にちょこっと触れているだけであとはほぼ完全に複雑ネットワークの本、コードもなし。 おそらく機械学習ブームに乗るために無理やりpythonを詰め込んだんだろうという出版社の事情であろう。 ということで複雑ネットワークに関するトピックは若干薄めだが、複雑ネットワークはまだ20年程度の分野なため、そこまで大量に成果があるわけでもないのでpythonを学びがてら勉強するにはちょうどいいかもしれない。

2020/04/07