第1回 複雑ネットワーク輪読会 資料

1. 第1回 複雑ネットワーク輪輪読会
NetworkXによる
語彙ネットワークの可視化
Shintaro
TAKEMURA
d.hatena.ne.jp/taos
twi9er.com/stakemura
facebook.com/shintaro.takemura

2. NetworkXとは？
• Python製のネットワーク分析ライブラリ
• 基本的なグラフ操作ができる
– 基本的なグラフ⽣生成・最短距離離算出・クリーク抽出
– ⾚赤本
2.5の中⼼心性の計算もばっちり
– とはいえ何でもできるわけではない（2.6など）
• 可視化・出⼒力力機能も充実
– matplotlib（各種画像フォーマット）
– Graphviz（dot形式やpygraphviz）
– GML（CytoscapeやGephiと連携できる）
– GraphML(CytoscapeやGephiと連携できる）

3. WordNet
• データベース化された辞書
– ⽇日本語WordNetだと⽇日英辞書としても使える
– 同義語関係をNetworkXで可視化

4. NetworkX+matplotlib
• メリット
– Pythonだけで完結
• デメリット
– レイアウト機能が
専⽤用ツールに⽐比べ
て乏しい

5. NetworkX+GraphViz(dot経由）
• メリット
– 描画機能がとにかく強⼒力力
– 様々なツールでの動作実績
• デメリット
– 意図通りにレイアウトされなかった
（調整なしの状態）

6. NetworkX+CytoScape(gml経由)
• メリット
– 豊富なレイアウト
– 後から編集も可能
• デメリット
– Unicodeが使えない
（⽇日本語が駄⽬目）

7. NetworkX+CytoScape(GraphML経由)
• メリット
– 豊富なレイアウト
– GUIによる編集
– UnicodeもOK
• デメリット
– プラグインにバグを
確認
→翌⽇日、開発者の⽅方
から修正します、と
のコメントを頂く
– 今後に期待！

8. NetworkX+Gephi(GraphML)
• メリット
– GraphMLの標準サポート
– GUIによる編集
– データテーブル
– UnicodeもOK
• デメリット
– 特になさそう
– あえて⾔言えばCytoScapeに
⽐比べると⾃自動レイアウト
機能は弱い

9. 考察
• 結論論
– グラフ可視化はGraphML+Gephiが良良さそう
• 課題
– NetworkXを使ったアルゴリズムの実装
• 参考⽂文献
– Girvan-­‐Newman
algorithmによるコミュニティ抽出
（@tsubosakaさん）
• WordNet可視化のソースコードは後⽇日公開します
– github
-­‐
stakemura