前回は 竹本先生の資料 や WEBページ を拝見し R で行うネットワーク分析について新たに知ることができた関数、分析手法についてまとめてみた。さっそく Non-overlapping 手法を実務で実践したが早くも壁にぶちあたってしまった。実務で取り扱うデータを分析する際にはつきものだ。。。今回分析したネットワークはこんな感じ。ノード数=446、エッジ数=792、図ではエッジの矢印が見えないかもしれないが有向グラフ。（前回同様サイトスケープにくわせOrganicレイアウトで表示 ※背景色のみ白に変更） さっそくエラー多発 何も気にせずにNon-overlapping手法のコミュニティ抽出関数を実行したらエラーが多発。 > # おまじない > ls(all=T) character(0) > rm(list=ls(all=TRUE)) > > # パッケージの読み込み > library(i
マーケティング施策や商品開発の糸口を発見する為に購買履歴データでネットワーク分析を行っているのだが、今年に入りノードやエッジの数が多い隣接行列を取り扱うようになってきた。といってもまだまだビッグデータとはいいがたいが。。。cytoscapeにくわせOrganicレイアウトで表示するとこんな感じです。（他の設定はデフォルト） 今後はもっとデータ量が多くなりそうなので、ネットワーク分析をもうちょっと勉強。 これまで参考にしていたのはRで学ぶデータサイエンスの#8ネットワーク分析。R+igraphで中心性指標を計算したり、コミュニティの抽出などはさくさくできる。会社の先輩に話をすると、もっと勉強になる資料があるよと九州工業大学の竹本先生の資料を教えてくれた。2013/3/8に開催された第2回 Rでつなぐ次世代オミックス情報統合解析研究会で発表された資料らしい。タイトルは「R+igraphではじめ
入門 機械学習の11章でTwitterのネットワーク可視化がトピックになっていて面白そうだったので、Pythonで作成してみました。*1 某Q大の図書館のアカウントを分析してみました。*2大きく2つに分かれていて、左側が図書館関係のアカウント、右側が大学関係のアカウントになっています。図書館関係のアカウントもそのなかで、LSS関係、大学図書館公式、あたりはクラスタになっていそうな感じです。大学関係のアカウントで多くフォローを集めているのは、個人よりも大学関連の情報発信系のアカウントのようです。個人ユーザーとおぼしきアカウントは、図書館系のクラスタよりも密度が低くなっていますね。このあたりに学部ごとのクラスタが出来てないかなぁと期待しているのですが、実際はどうなんでしょうね。 以下にデータとで作成したグラフをいくつか置いておくのでよかったらご覧ください。 https://dl.dropbox
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