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ネットワーク

「ネットワーク」は、社会の中、機械の中、自然界の中、学問体系の中、などなど、いろいろな分野にあります。 特に「分析」と意識していなくても、ネットワークは、日常生活で身近な存在です。 ネットワーク

ネットワークのいろいろ

何かが2つ以上あって、 それらが何かでつながりがあれば、「ネットワーク」の理論が当てはまって来ます。

具体的には、頂点と辺の組み合わせで表現できるものは、「ネットワーク」として分析できるようになります。

社会、交通

頂点を人や地域、辺を親しさや近さ、と考えます。

通信

頂点を端末、辺を回線の有無、と考えます。

パーコレーション(浸透、拡散)

パーコレーション では、頂点を格子、辺を隣同士かどうか、で考えます。

因果推論(原因と結果の関係の検討)

頂点を事象(現象)、辺を因果関係の有無、と考えます。

ネットワークの図は、 連関図 と呼ばれる事があります。

ネットワークの分析

様々な理論が、ネットワークの分析で使えます。

多変量解析、データマイニング

多変量解析データマイニング では、 頂点を変数、辺を相関、と考えます。

ネットワークの図は、 パス図 と呼ばれる事があります。

アソシエーション分析・Q分析

アソシエーション分析データマイニング の一種ですが、この手法では、 頂点をカテゴリ(質的変数の中の、個々の質を表す名前)、辺を従属関係の有無(広い意味での相関)で考えます。

テキストマイニング

テキストマイニングデータマイニング の一種ですが、この手法では、 頂点を単語、辺を共起や係り受けの関係の有無で考えます。

Q分析

Q分析データマイニング の一種です。 ネットワーク分析 に使うデータの表を直接扱うことができます。

組み合わせのバリエーション

因果推論とアソシエーション分析を組み合わせたものは、 統計的因果推論 と呼ばれます。 ベイジアンネットワーク が代表的な手法です。

社会と通信を組み合わせは、インターネット上で起こる事の分析に使われます。

社会とパーコレーションの組み合わせは、伝染病の研究に使われます。 これに通信が加わると、コンピュータウィルスの広がり方の研究の話になります。
ネットワーク




多対多の分析

参考文献

グラフデータベース」 Ian Robinson 他 著 オライリー 2015
ネットワーク構造は、関係性が重要なデータになりますが、それを保管するには、 リレーショナルデータベース ではなく、別の物が必要


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