Pythonのネットワーク分析パッケージNetwrokXの紹介

1. Numpy/NetworkX
ネットワーク分析

2. 自己紹介
● twitter: AntiBayesian
● 専門：テキストマイニング、社会ネットワーク理論
● 職業：某ATMとか止まっちゃう銀行で金融工学研究
員という大変胡散臭いやり甲斐のある仕事をしている

3. ネットワーク分析
をしよう！

4. SNSも
オンラインゲームも
ショッピングサイトも
感染症も
口コミも
個人を対象とした分析で
理解するのは困難

5. インフルエンサーを抽出し、
口コミを効果的に広め、
デマの拡散を封じ、
感染経路を突き止め、
社会のハッピーを増やそう！
（真顔で

6. ネットワーク分析パッケージ
NetworkX
● ネットワークの生成、解析、描画、一通り可能
● Pythonから簡単に呼べる
● Numpy/Scipyへの入出力可能
● Pajekなどのメジャーなネットワーク分析ツールの
フォーマットにも対応

7. NetworkXで遊ぼう！
● twitterアカウントから、エゴネットワーク（自身など、
あるノードを中心としたネットワーク）を作る
● python-twitterを利用してフォロワーを取得
● 4つのサブグラフに分割できた
☆詳細(ソースコードなど)
http://d.hatena.ne.jp/AntiBayesian/20110828

8. あんちべのエゴネットワーク
tyatsuta
関数型言語 hamadakoichi
データマイニング
sleepy_yoshi AntiBayesian
自然言語処理 リアル友人など

9. R（igraph）との比較
● Python(NetworkX)ならば、Webアプリ作成、ク
ローリング、分析までPython内で完結するから、実
データを取り扱うときに楽
● ノードに様々な属性を持たせることが出来
る。GraphDBの分析も出来る！
● 分析機能の種類は圧倒的にRの方が多
い。NetworkXは基本的な機能しかない

10. Numpy/Scipyとの連携
● NetworkX⇔Numpy/Scipyでデータの受渡、簡単
● グラフ（全ノード全エッジ）での受渡だけではなく、
指定したノードやエッジだけを受渡しできる
→サブグラフの取り出しが簡単に出来る！
● ネットワーク分析、全体をサブグラフに分割し、サブ
グラフ毎の特徴を掴むという処理が頻繁にある