Читать фрагмент

книга

Анализ сетей (графов) в среде R

Данная книга представляет собой практическое руководство по решению основных задач, связанных с анализом сетей, включая управление сетевыми данными, визуализацию сетей, их описание и моделирование. Все примеры, используемые в книге, сопровождаются программным кодом на языке R.
Издание служит отличным справочным ресурсом для изучения науки о сетях.

Форматы: PDF

Издательство: ДМК Пресс|Гевисста

Год: 2017

Место издания: Москва

ISBN: 978-5-97060-428-1

Страниц: 250

Артикул: 95430

Возрастная маркировка: 16+

Электронная книга

690 ₽

Купить и скачать

Содержание

Содержание книги "Анализ сетей (графов) в среде R : руководство пользователя"

Предисловие

Глава 1. Введение в анализ сетей в R

1.1. Что такое сети?

1.2. Что такое анализ сетей?

1.3. Пять серьезных причин проводить анализ сетей в R

1.3.1. Широта возможностей R

1.3.2. Свободно распространяемая и открытая природа R

1.3.3. Возможности работы с данными и проектами в R

1.3.4. Широкий выбор пакетов для анализа сетей в R

1.3.5. Возможности моделирования сетей в R

1.4. Область применения книги и ресурсы

1.4.1. Область применения

1.4.2. «Дорожная карта» книги

1.4.3. Ресурсы

Часть I. ОСНОВЫ АНАЛИЗА СЕТЕЙ

Глава 2. «Пятичисловая сводка» для анализа сетей

2.1. Анализ в R: с чего начать

2.2. Подготовка

2.3. Простая визуализация

2.4. Базовое описание

2.4.1. Размер

2.4.2. Плотность

2.4.3. Компоненты

2.4.4. Диаметр

2.5. Коэффициент кластеризации

Глава 3. Управление сетевыми данными в R

3.1. Основные понятия сетевых данных

3.1.1. Структуры сетевых данных

3.1.2. Информация, хранимая в объектах-сетях

3.2. Создание объектов-сетей и работа с ними в R

3.2.1. Создание объекта-сети в statnet

3.2.2. Работа с атрибутами узлов и связей

3.2.3 Создание объекта-сети в igraph

3.2.4. Переключение между statnet и igraph

3.3. Импорт сетевых данных

3.4. Общераспространенные задачи при работе с сетевыми данными

3.4.1. Фильтрация сетевых данных на основе значений атрибутов вершин или ребер

3.4.2. Преобразование направленной сети в ненаправленную

Часть II. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ

Глава 4. Графическое представление и укладка сети

4.1. Проблема визуализации сети

4.2. Эстетический вид укладок сетей

4.3. Основные алгоритмы и методы графического представления

4.3.1. Более точная настройка укладки сети

4.3.2. Укладки сетей, построенные с помощью igraph

Глава 5. Эффективный графический дизайн сетей

5.1. Основные принципы

5.2. Элементы дизайна

5.2.1. Цвет узла

5.2.2. Форма узла

5.2.3. Размер узла

5.2.4. Метка узла

5.2.5. Ширина ребра

5.2.6. Цвет ребра

5.2.7. Тип ребра

5.2.8. Легенды

Глава 6. Сложные графики сетей

6.1. Интерактивные графики сетей

6.1.1. Простые интерактивные сети в igraph

6.1.2. Публикация интерактивных веб-диаграмм сетей

6.1.3. Statnet Web: интерактивный statnet c помощью shiny

6.2. Специализированные диаграммы сетей

6.2.1. Дуговые диаграммы

6.2.2. Хордовые диаграммы

6.2.3. Теплокарты для сетевых данных

6.3. Создание диаграмм сетей с помощью других пакетов R

6.3.1. Построение диаграмм сетей с помощью ggplot2

Часть III. ОПИСАНИЕ И АНАЛИЗ

Глава 7. Важность актора

7.1. Введение

7.2. Центральность – показатель важности для ненаправленных сетей

7.2.1. Три популярные меры центральности

7.2.2. Меры центральности в R

7.2.3. Централизация: вычисление индексов центральности для сети в целом

7.2.4. Создание отчетов по центральности

7.3. Точки сочленения и мосты

Глава 8. Подгруппы

8.1. Введение

8.2. Социальная сплоченность

8.2.1. Клики

8.2.2. k-ядра

8.3. Обнаружение сообществ

8.3.1. Модулярность

8.3.2. Алгоритмы обнаружения сообществ

Глава 9. Сети аффилированности

9.1. Определение сетей аффилированности

9.1.1. Аффилированность в виде бимодальных сетей

9.1.2. Двудольные графы (биграфы)

9.2. Основы сетей аффилированности

9.2.1. Создание сетей аффилированности из матриц инцидентности

9.2.2. Создание сетей аффилированности из списков ребер

9.2.3. Графическое представление сетей аффилированности

9.2.4. Проекции

9.3. Пример: актеры Голливуда как пример сети аффилированности

9.3.1. Анализ полной сети аффилированности актеров Голливуда

9.3.2. Анализ проекций актеров и фильмов

Часть IV. МОДЕЛИРОВАНИЕ

Глава 10. Модели случайных сетей

10.1. Предназначение моделей сетей

10.2. Модели формирования и структуры сети

10.2.1. Модель случайного графа Эрдеша–Реньи

10.2.2. Модель малого мира

10.2.3. Свободно масштабируемые модели

10.3. Сравнение моделей случайных графов с наблюдаемыми сетями

Глава 11. Статистические модели сетей

11.1. Введение

11.2. Построение экспоненциальных моделей случайных графов

11.2.1. Построение нулевой модели

11.2.2. Включение предикторов узлов

11.2.3. Включение предикторов диад

11.2.4. Включение предикторов ребер

11.2.5. Включение предикторов локальных структур (зависимых диадных связей)

11.3. Анализ экспоненциальных моделей случайных графов

11.3.1. Интерпретация модели

11.3.2. Подгонка модели

11.3.3. Диагностика модели

11.3.4. Имитационное моделирование сетей на основе оцененной модели

Глава 12. Модели динамических сетей

12.1. Введение

12.1.1. Динамические сети

12.1.2. RSiena

12.2. Подготовка данных

12.3. Спецификация и оценивание модели

12.3.1. Спецификация модели

12.3.2. Оценивание модели

12.4. Анализ модели

12.4.1. Интерпретация модели

12.4.2. Качество подгонки

12.4.3. Имитационное моделирование

Глава 13. Имитационные модели

13.1. Имитационные модели cетевой динамики

13.1.1. Имитационное моделирование социальной селекции

13.1.2. Имитационное моделирование социального влияния

Библиография

Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Анализ сетей (графов) в среде R : руководство пользователя (автор Д. Люк)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!