ネットワークXによるソーシャルネットワーク分析：優しいイントロダクション

ソーシャルネットワーク分析：やさしいイントロダクション、ネットワークXによる

FacebookやLinkedInのような企業がネットワークから洞察を抽出する方法を学びましょう

Netflixのようなストリーミングプラットフォームは、夜のために完璧な映画をどのように推薦しているのでしょうか？サッカーなどのスポーツでのプレイヤーの配置を最適化する方法はどうなっているのでしょうか？金融ネットワークで詐欺行為をどのように特定できるのでしょうか？Tinderのような出会い系アプリでのマッチの予測はどうなるのでしょうか？

これらのすべての課題には、ソーシャルネットワーク分析という同じ解決策があります。

ソーシャルネットワーク分析（SNA）は、データサイエンスの強力な分野で、ネットワーク内の入り組んだ関係を探索し、隠れたパターンを発見し、洞察を得ることができます。ネットワークのエンティティは何でもあります。Instagramのようなソーシャルネットワーク上の人々、インターネット上のウェブサイト、トーナメントネットワーク内のスポーツチームなどです。

以下のセクションでは、データサイエンスにおけるネットワークの理解に役立つ情報を提供し、最も一般的なタイプを説明し、ネットワークから価値ある情報を抽出するためにいくつかのアルゴリズムを実装します。

• 「線形代数1：線形方程式とシステム」
• 「グローバル人工知能市場は31％の急成長を見せる」
• 「NASAがAIを利用して、特定できない異常を監視するために空を取り込む」

理論的な部分はすべて実際の例と組み合わせられます。また、NetworkX Pythonライブラリに慣れるためのいくつかのPythonコードスニペットもあります。

ネットワークの理解

ネットワーク、またはグラフとも呼ばれるものは、ノードとエッジという2つの要素で構成された情報の特定の表現方法です。

ノードはネットワークの構成要素です。ネットワーク内の個々のエンティティを表します。ソーシャルネットワークの中の人々だけでなく、生物学的ネットワークの遺伝子など、さまざまなものを表すことができます。

エッジは、ノード間の関係を表します。2人の間の相互作用、関連付け、または依存関係を定義することができます。エッジには方向がある場合があり、それは表す関係が一方のノードから他方のノードに向かうことを意味します。例えば、直接のエッジは、人から別の人への支払いを表すものであり、お金のやり取りの方向を知ることは非常に有益です。この非対称性は矢印で表されます。

NetworkXでは、ノードとエッジは次のように簡単に表現されます:

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