R을 이용한 통계적 네트워크 분석

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Publication Date 2023/03/10
Pages/Weight/Size 188*257*30mm
ISBN 9791158084110
Categories IT 모바일 > 컴퓨터 공학
Description
이 책에서는 네트워크 분석에 필요한 기초적인 이론과 방법을 설명하며, R 시스템 프로그래밍을 이용한 네트워크 시각화와 모형 분석에 대해서도 다루고 있다. R 시스템은 다양한 네트워크 분석 패키지를 제공하며 통계적 네트워크 모형을 구현할 수 있도록 한다. 또한, 여러 예제를 제공함으로써 독자들이 네트워크 데이터를 더 쉽게 이해하고 다룰 수 있도록 구성하였다.
Contents
01 네트워크 데이터
1.1 서론
1.2 네트워크 데이터
1.3 네트워크 분석
1.4 네트워크 사례
1.5 네트워크 분석을 위한 R 패키지

02 네트워크 요약통계량
2.1 노드와 에지
2.2 그래프 종류
2.3 그래프와 행렬대수
2.4 네트워크 중심성 측도
2.5 네트워크 응집성 측도
2.6 응집성
2.7 그래프 분할
2.8 스펙트럼 분할
2.9 동류성
2.10 R을 이용한 네트워크 기본 통계량

03 R에서 네트워크 데이터 다루기
3.1 네트워크 데이터 개념
3.2 R에서 네트워크 객체 생성과 관리
3.3 네트워크 객체 생성
3.4 네트워크 객체 변환
3.5 네트워크 데이터 가져오기
3.6 일반적인 네트워크 데이터 작업
3.7 고립된 노드 삭제
3.8 에지값을 기반으로 필터링
3.9 방향성 네트워크를 무방향 네트워크로 변환

04 네트워크 그림과 배열
4.1 네트워크 시각화
4.2 네트워크 배열의 미학
4.3 네트워크 그리기 알고리즘과 방법

05 효율적인 네트워크 그래프 디자인
5.1 디자인 요소
5.2 네트워크 다이어그램

06 네트워크의 부분집단
6.1 사회적 결속
6.2 커뮤니티 탐지

07 제휴 네트워크
7.1 제휴 네트워크
7.2 제휴 네트워크 기본 통계량
7.3 제휴 네트워크 분석 사례

08 랜덤 네트워크 모형
8.1 랜덤 네트워크 역할
8.2 랜덤 네트워크 구조와 생성
8.3 실제 네트워크와 랜덤 네트워크의 비교

09 통계적 네트워크 모형
9.1 이진 관계 데이터
9.2 양자 관계 독립 모형과 p1 모형
9.3 지수족 랜덤 그래프 모형
9.4 R에서 ERGM 적합
9.5 ERGM 검토
9.6 ERGM 적합 사례
9.7 네트워크 블록모형
9.8 잠재 네트워크 모형
9.9 병코돌고래 네트워크 분석 사례

10 동적 네트워크 모형
10.1 동적 네트워크
10.2 동적 네트워크 분석
10.3 동적 네트워크 분석을 위한 RSiena 패키지
10.4 동적 네트워크 분석 사례

11 네트워크 모의실험
11.1 네트워크 다이내믹스 모의실험
11.2 사회적 선택에 대한 모의발생

12 네트워크 토폴로지 추론
12.1 네트워크 토폴로지 추론이란
12.2 링크예측
12.3 연관 네트워크 추론
12.4 단층 네트워크 토폴로지 추론
Author
김재희
서울대학교 계산통계학과 학사
서울대학교 통계학 석사
미국 Texas A&M University 통계학 박사
미국 Texas A&M University, Department of Statistics 방문교수
미국 Columbia University, Department of Biostatistics 방문교수
현) 덕성여자대학교 정보통계학과 교수
서울대학교 계산통계학과 학사
서울대학교 통계학 석사
미국 Texas A&M University 통계학 박사
미국 Texas A&M University, Department of Statistics 방문교수
미국 Columbia University, Department of Biostatistics 방문교수
현) 덕성여자대학교 정보통계학과 교수