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Network analysis and visualization by Google Colaboratory

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Network analysis and visualization by Google Colaboratory

  1. 1. Google Colaboratoryによるネット ワーク分析・可視化 東京工業大学 村田剛志 murata@c.titech.ac.jp http://www.net.c.titech.ac.jp
  2. 2. 自己紹介 • 村田剛志(むらたつよし) • 東京工業大学 情報理工学院 • 人工知能、ネットワーク科学、機械学習 – グラフニューラルネットワーク – 時系列データの分類・予測(桜島噴火予測) – 社会ネットワーク分析 • http://www.net.c.titech.ac.jp/ • murata@c.titech.ac.jp 2 「Pythonで学ぶネットワーク分析 -- ColaboratoryとNetworkX を使った実践入門」村田剛志, オーム社 (2019)
  3. 3. ネットワーク(グラフ)構造の分析・理解 • 中心人物の検出 • 将来の友人関係の予測 • 派閥やその関係の理解 • 口コミ情報伝搬、感染拡大の理解・制御 3 社会ネットワーク 代謝ネットワーク 食物連鎖
  4. 4. Jupyter Notebook, JupyterLab • オープンソースのWebアプリケーション • コード、数式、可視化結果、説明文を含む 文書を作成して共有できる • データのクリーニング、データ変換、数値 シミュレーション、統計モデリング、データ 可視化、機械学習なども利用可能。https://jupyter.org/ Jupyter Notebook JupyterLab
  5. 5. Google Colaboratory • Googleのクラウド環境で動作する無料の Jupyter Notebook • ブラウザを介してPython コードを対話的に 実行できる(スマホのブラウザでも可) • コードも計算結果もGoogle Driveを介して共 有できる https://colab.research.google.com/
  6. 6. Google Colaboratoryによるネッ トワーク分析 6 • 人工知能学会のAIツール入門講座を昨年5 月に開催 –https://www.ai- gakkai.or.jp/no14_jsai_tool_introductory_course/ • スライド・pythonコードを公開 –https://github.com/atarum/20190523
  7. 7. Real partition Partition based on modularity
  8. 8. star graph Petersen graph cycle graph complete graph complete bipartite graph wheel graph Draw in the 1st area of 2(rows) x 3(columns) areas
  9. 9. random graph scale-free graph complete graph Karate club graph Info of each graph degree distribution
  10. 10. 病気感染のネットワークモデル • 4つの要因 10 ネットワーク 感染者数 感染確率 回復確率
  11. 11. SIR model • S : 未感染 • I : 感染 • R: 回復 (or 死亡) 11 S I R   𝛾𝛿𝜏 1-𝛾𝛿𝜏 S I R NDlib - Network Diffusion Library https://ndlib.readthedocs.io/en/latest/
  12. 12. NDlibによる感染シミュレーション • NDlib: Network Diffusion Library –https://ndlib.readthedocs.io/en/latest/ • 入力 –対象とするネットワーク – 𝑥0 (時刻t = 0 における状態Iの割合) – 𝛽(状態Sから状態Iに変化する確率) – 𝛾(状態Iから状態Rに変化する確率) • 出力 –状態Sの割合(𝑠)、状態Iの割合(𝑥)、状態Rの割合 (𝑟)の時間変化/各時刻での増減量
  13. 13. NDlibによるシミュレーション例 • https://ndlib.readthedocs.io/en/latest/tutor ial.html Jupyterでは!pip Jupyterで必要 Ndlibをimport
  14. 14. 「Pythonで学ぶネットワーク分析」 (オーム社) • 第1章 分析できる環境を用意する-ツールや言語の把握 • 第2章 ネットワーク分析の流れを知る-小説の人間関係を 紐解く • 第3章 必要な用語を学ぶ-ネットワークの基礎知識 • 第4章 中心を見つける-さまざまな中心性 • 第5章 経路を見つける-ネットワークの探索 • 第6章 グループを見つける-分割と抽出 • 第7章 似たネットワークを作る-モデル化 • 第8章 似た頂点を見つける-将来の構造予測 • 第9章 病気や口コミの広がりをモデル化する-感染、情報伝 搬 • 第10章 ネットワークを俯瞰する-可視化による分析 • 第11章 リファレンス 14
  15. 15. 人工知能学会誌の解説記事 • 「COVID-19とネットワーク」, 村田剛志 • 人工知能, Vol.35, No.5, pp.654-660 (2020) http://id.nii.ac.jp/1004 /00010709/ 15 読みたい方は murata@c.titech.ac.jp までご連絡下さい
  16. 16. Google Colaboratoryによるネット ワーク分析・可視化 東京工業大学 村田剛志 murata@c.titech.ac.jp http://www.net.c.titech.ac.jp

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