ネットワーク科学の道具箱2｜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 / 谷澤俊弘 / 鬼頭朋見 / 岡本洋

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現代社会はネットを通じた購買や検索、交通、情報コミュニケーション（SNS）が盛んであり、企業間サプライチェーンや金融経済システムなどの複雑に相互作用した経済活動が成り立っている。これらの膨大な社会データは教師信号を付けられない「ネットワーク型の関係性データ」と呼ばれる。たとえば購買層のクラスタ分類やコミュニティ抽出、電力・通信インフラの構築といった社会科学系の課題を扱うには関係性データの分析が重要となる。
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を目指す学生を読者対象に位置づける。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 全般
• 出版社: 近代科学社
• ページ数: 194ページ
• 電子版発売日: 2019年11月08日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 47MB