Придбаний [Springer] Руководство пользователя по анализу сетей (графов) в R

[Gadzhi]

[Springer] Руководство пользователя по анализу сетей (графов) в R

• Автор: Douglas A. Luke
• Переводчик: AllAboutGraph
• Оригинальное название: A User's Guide to Network Analysis in R
• Объем: 241 страница

Ссылка на оригинальную книгу
Скрытое содержимое.

https://yadi.sk/i/QnwUQ4TdrfR8c

Краткое описание

Наука о сетях (network science) – это подход, рассматривающий мир через призму сетей, в котором физические и социальные системы образованы разнородными акторами, соединенными друг с другом с помощью различных типов реляционных связей. Анализ сетей – это набор аналитических инструментов, используемых для изучения таких систем. В течение последних нескольких десятилетий анализ сетей приобретает все большее значение в арсенале аналитических средств, используемых социологами, медиками и физиками.


До недавнего времени для проведения анализа сетей требовалось специализированное программное обеспечение (как для управления сетевыми данными, так и для последующего анализа). Однако, начиная примерно с 2000 года, инструменты для анализа сетей появились в среде статистического программирования R. Они не только сделали методы анализа сетей доступными для более широкого круга специалистов, но также расширили применение статистического пакета R, повысили эффективность управления данными, обеспечили специалистов по анализу сетей возможностями графической визуализации и методами статистического моделирования.


Как и предполагает название, эта книга является руководством пользователя по анализу сетей в R. В этой книге приводятся ключевые задачи в области анализа сетей, которые теперь можно выполнить в R. Книга концентрируется на четырех основных задачах, с которыми обычно сталкивается специалист в области анализа сетей: управление сетевыми данными, визуализация сети, описание сети и моделирование сети. Книга включает код R, который используется в примерах анализа сетей. К ней прилагаются также наборы сетевых данных, которые используются в книге. Книга написана для тех, кого интересует проведение анализа сетей в R. Она может использоваться в качестве вспомогательного пособия по анализу сетей или руководства по методам анализа сетей в R.


Краткое содержание книги

1 Введение в анализ сетей в R

Часть I Основы анализа сетей

2 «Пятичисловая сводка» для анализа сетей

3 Управление сетевыми данными в R

Часть II Визуализация

4 Графическое представление и укладка сети

5 Эффективный графический дизайн сетей

6 Продвинутые графики сетей

Часть III Описание и анализ

7 Важность актора

8 Подгруппы

9 Партнерские сети

Часть IV Моделирование

10 Модели случайных сетей

11 Статистические модели сетей

12 Модели динамических сетей

13 Симуляция

Библиография



Подробное содержание книги

Скрытое содержимое.

1 Введение в анализ сетей в R

1.1 Что такое сети?

1.2 Что такое анализ сетей?

1.3 Пять серьезных доводов 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


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



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 statnetи igraph

3.3 Импорт сетевых данных

3.4 Общераспространенные задачи при работе с сетевыми данными

3.1.1 Фильтрация сетевых данных на основе значений атрибутов вершин или ребер

3.1.2 Преобразование направленной сети в ненаправленную


Часть II Визуализация




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


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

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 statnetc помощьюshiny

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




7 Важность актора

7.1 Введение

7.2 Центральность: важность для ненаправленных сетей

7.2.1 Три распространенные меры центральности

7.2.2 Меры центральности в R

7.2.3 Централизация: индексы сетевого уровня центральности

7.2.4 Создание отчетов по центральности

7.3 Перемычки и мосты


8 Подгруппы

8.1 Введение

8.2 Социальная сплоченность

8.2.1 Клики

8.2.2 k-Ядра

8.3 Определение сообществ

8.3.1 Модулярность

8.3.2 Алгоритмы определения сообществ


9 Партнерские сети

9.1 Определение партнерских сетей

9.1.1 Партнерство в виде двухмодальных сетей

9.1.2 Двудольные графы (биграфы)

9.2 Основы партнерских сетей

9.2.1 Создание партнерских сетей из матриц инцидентности

9.2.2 Создание партнерских сетей из списков ребер

9.2.3 Графическое представление партнерских сетей

9.2.4 Проекции

9.3 Пример: актеры Голливуда как пример партнерской сети

9.3.1 Анализ полной голливудской партнерской сети

9.3.2 Анализ проекций актеров и фильмов


Часть IV Моделирование




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 микромира

10.2.3 Свободно масштабируемые модели

10.3 Сравнение случайных моделей с эмпирическими сетями


11 Статистические модели сетей

11.1 Введение

11.2 Построение экспоненциальных моделей случайных графов

11.2.1 Построение нулевой модели

11.2.2 Включение атрибутов узлов

11.2.3 Включение предикторов диадного взаимодействия

11.2.4 Включение относительных членов (предикторов сети)

11.2.5 Включение предикторов локальной структуры (диадная зависимость)

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 Симуляция сетей на основе подогнанной модели


12 Модели динамических сетей

12.1 Введение

12.1.1 Динамические сети

12.1.2 RSiena

12.2 Подготовка данных

12.3 Настройка и оценка модели

12.3.1 Спецификация эффектов модели

12.3.2 Оценка модели

12.4 Анализ модели

12.4.1 Интерпретация модели

12.4.2 Качество подгонки

12.4.3 Симуляция модели


13 Симуляция

13.1 Симуляция сетевой динамики

13.1.1 Симулирование социального отбора

13.1.2 Симулирование социального влияния


Библиография