今日からわかる！ソーシャルグラフ解析

今日からわかる！(?)ソーシャルグラフ解析複雑ネットワークとOSS How many friends do you have? 一般社団法人LOCAL おのでらだいち

小野寺大地(onodes)

リアルろくろ小野寺大地(onodes)

自己紹介✓ 苫小牧生まれ苫小牧育ちチーム苫小牧を作りたい✓ 北海道大学大学院 ✓ 複雑ネットワーク，クラスタって何？✓ 一般社団法人LOCAL✓ Ruby札幌✓ 好：酒，寝，肉，肉チャー，二郎，写真，温泉，ヱヴァ✓ 嫌：読書，英語，暑，睡眠妨害，窓...

はじめに

本日の目的

複雑ネットワーク✓ グラフ構造を扱う研究分野✓ Twitter,Facebook,blog...も研究対象✓ 友達の友達は友達✓ 世界は狭い✓ 知り合いが超多い人は少なく，それなりの人が多い

グラフ

油野菜 100 75 50 252007 2008 0 2009 2010

2007 2008 2009 2010 9% 14%50% 28%

100 75 100 50 75 25 50 2007 0 2008 25 2009 201020072008 0 2009 2010 9% 14% 50% 28%

グラフ?

ここで扱うグラフ✓ 人と人✓ モノとモノ✓ 人とモノ

ここで扱うグラフ✓ 人と人(一部グラフ）✓ モノとモノ(一部グラフ）✓ 人とモノ(二部グラフ)

一部グラフ✓ Twitterのfollow follower関係✓ Facebookのfriend✓ リアルでの友人関係

一部グラフ friend friendfriend friend

一部グラフ follow followfollow follow

一部グラフ followfollow follow

本日の目的

本日の目的✓ じゃあグラフ構造から誰が✓ 「もしかして知り合い？」✓ その人のデータ（居住地）からではできないの？

本日の目的✓ じゃあグラフ構造から誰が✓ 「もしかして知り合い？」✓ その人のデータ（居住地）からではできないの？できない

職歴学歴自己紹介基本データ住んだことある場所

職歴学歴自己紹介基本データ住んだことある場所全く違う人でも知り合いなことはあるよね？

一部グラフ friend friendfriend friend

もしかして知り合い？ friend friend friend friend

二部グラフ✓ amazonの購買データなどなど

二部グラフ

グラフのみえる化

みえる化=可視化✓ ネットワークの可視化✓ 適当に人を配置してもダメ✓ どうすればいい配置になるの？

可視化の方法✓ ランダム配置✓ kkっていう配置✓ FRっていう配置

ちょっと実演

可視化✓ Twitterの可視化 ✓ @onodesから友達の友達まで ✓ ユーザ数30000くらい ✓ follow数35000くらい ✓ powered by Gephi & openord

可視化

可視化✓ Facebookの可視化✓ touch graph ✓ http://www.touchgraph.com/

可視化touchgraph

グラフの計算

グラフの計算✓ コンピュータで計算しようと思ったとき✓ どうやって「繋がり」を保存すれば良いのか？

グラフの計算✓ 隣接行列(2次元配列） A B C AA 0 1 0 BB 1 0 1 CC 0 1 0

グラフの計算✓ 隣接リスト a,b b,c A B c ... C ... ...

このあたりをやってくれるライブラリ

ライブラリ✓ JUNG(Java)✓ iGraph(R,Python)✓ NetworkX(Python)

JUNG✓ Javaで書かれたオープンソースライブラリ✓ グラフで表現可能なデータのサポート ✓ モデリング ✓ 分析 ✓ 可視化✓ http://jung.sourceforge.net/

JUNG✓ 簡単なソースコードとtutorial(日本語) ✓ http://www.cs.tsukuba.ac.jp/ misue/ open/tutorial/jung2/step1.html

JUNGimport edu.uci.ics.jung.graph.Graph;import edu.uci.ics.jung.graph.UndirectedSparseGraph;public class Sample1a { public static void main(String[] args) { Graph<Integer,Integer> graph = newUndirectedSparseGraph<Integer,Integer>(); graph.addVertex(1); graph.addVertex(2); graph.addVertex(3); graph.addEdge(101, 1, 2); graph.addEdge(102, 2, 3); System.out.println("Graph G = " + graph.toString()); }}

ライブラリ✓ JUNG(Java)✓ iGraph(R,C++,Python)✓ NetworkX(Python)

NetworkXimport networkximport pylabg = networkx.Graph()g.add_edge("A", "B")g.add_edge("B", "C")networkx.draw(g)pylab.saveﬁg("network.png")

さらに大規模化へ

GraphDBの紹介

GraphDB✓ GraphDB ✓ あるデータと接続しているデータを調べるためにインデックスを参照しない ✓ あるデータからの接続関係でデータを見つける

GraphDB friend friendfriend friend

GraphDB✓ データベースといえばクエリ✓ GraphDBのクエリは？インデックス参照しない...?

GraphDB✓ Query = Traversal ✓ 関係性，接続が大事 ✓ このデータからあのデータまでの最短経路って？ ✓ このデータに関係するデータ一覧はどれ？

GraphDB✓ 簡単なまとめ ✓ GraphDBを使うべき場面 ✓ あるデータからあるデータまでの距離が知りたい ✓ この人の友達の友達は何人いる？ ✓ 使わない方がいい場面 ✓ データの中からこの条件に合うデータを見つける

GraphDB✓ 種類 ✓ OrientDB ✓ Neo4j ✓ sones ✓ info grid...

まとめ

まとめ✓ SNSの普及で人と人，モノとモノの繋がりが見えるようになってきた✓ 繋がりから色々「オススメ」ができる✓ この繋がりがネットワーク✓ 扱うにはGraphを扱うライブラリ，DBが有効✓ Facebookとかに色々バレている毎日

今日使ったツールなど✓ Gephi(ネットワーク可視化）✓ iGraph(ネットワーク解析，可視化ライブラリ）✓ JUNG(ネットワーク解析，可視化ライブラリ）✓ OrientDB(GraphDB)✓ Gremlin(GraphDBアクセス用インタフェース）

今日からわかる！ソーシャルグラフ解析

by Daichi Onodera on Jun 22, 2012

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