網(wǎng)絡(luò )數據的統計分析：R語(yǔ)言實(shí)踐簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2021-04-13 09:55
來(lái)源：京東
作者：京東
網(wǎng)絡(luò )數據的統計分析：R語(yǔ)言實(shí)踐
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內容簡(jiǎn)介: 互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò )、病毒營(yíng)銷(xiāo)等事物已經(jīng)為大眾所熟知，網(wǎng)絡(luò )充斥著(zhù)我們日常生活的各個(gè)方面。在這樣的背景下，網(wǎng)絡(luò )分析成為了定量科學(xué)發(fā)展快的領(lǐng)域之一，其起源可以追溯至20世紀30年代的社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析以及幾個(gè)世紀前的圖論研究。網(wǎng)絡(luò )研究離不開(kāi)對數據的度量與分析，因此統計方法在網(wǎng)絡(luò )分析中發(fā)揮著(zhù)重要作用。在網(wǎng)絡(luò )研究的相關(guān)書(shū)籍中，《網(wǎng)絡(luò )數據的統計分析：R語(yǔ)言實(shí)踐》首次采用了這種統計視角。從基本的數據操作和網(wǎng)絡(luò )可視化，到概括網(wǎng)絡(luò )的特征，再到對網(wǎng)絡(luò )數據建立模型，《網(wǎng)絡(luò )數據的統計分析：R語(yǔ)言實(shí)踐》用豐富的案例說(shuō)明了如何利用多個(gè)R語(yǔ)言擴展包進(jìn)行各類(lèi)網(wǎng)絡(luò )分析。R語(yǔ)言擴展包igraph提供了大量用于網(wǎng)絡(luò )分析的功能，書(shū)中以其作為主要的工具。
作者簡(jiǎn)介: Eric D. Kolaczyk是波士頓大學(xué)數學(xué)與統計系的統計學(xué)教授與統計學(xué)項目負責人，同時(shí)是生物信息學(xué)項目、系統工程方向以及計算神經(jīng)科學(xué)項目的教職人員。他撰寫(xiě)的以網(wǎng)絡(luò )為主題的著(zhù)作不僅發(fā)展了統計學(xué)的方法與理論，還涵蓋了探測計算機網(wǎng)絡(luò )上的匿名流量模式，預測蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò )中的生物功能，以及刻畫(huà)社會(huì )網(wǎng)絡(luò )中行動(dòng)者群體影響等應用性的工作。他是美國統計協(xié)會(huì )（American Statistical Association，簡(jiǎn)稱(chēng)ASA）會(huì )士，也是電氣和電子工程師協(xié)會(huì )(Institute of Electrical and Electronics Engineers，簡(jiǎn)稱(chēng)IEEE)高級會(huì )員。
Gabor Cs5rdi是美國哈佛大學(xué)統計系的研究助理，獲匈牙利羅蘭大學(xué)計算機科學(xué)博士學(xué)位。他的研究包括網(wǎng)絡(luò )分析在生物學(xué)與社會(huì )科學(xué)中的應用，生物信息學(xué)與計算生物學(xué)，以及圖論算法等。他于2005年創(chuàng )建了igraph擴展包，此后一直是主要的開(kāi)發(fā)者之一。
Gabor Cs5rdi是美國哈佛大學(xué)統計系的研究助理，獲匈牙利羅蘭大學(xué)計算機科學(xué)博士學(xué)位。他的研究包括網(wǎng)絡(luò )分析在生物學(xué)與社會(huì )科學(xué)中的應用，生物信息學(xué)與計算生物學(xué)，以及圖論算法等。他于2005年創(chuàng )建了igraph擴展包，此后一直是主要的開(kāi)發(fā)者之一。
目錄:譯者序
前言
作者簡(jiǎn)介
第1章 引言
1．1 為什么研究網(wǎng)絡(luò )？
1．2 網(wǎng)絡(luò )分析的類(lèi)型
1． 2．1．網(wǎng)絡(luò )可視化與特征化
1．2．2 網(wǎng)絡(luò )建模與推斷
1．2．3 網(wǎng)絡(luò )過(guò)程
1．3 為什么使用R進(jìn)行網(wǎng)絡(luò )分析？
1．4 關(guān)于本書(shū)
1．5 關(guān)于本書(shū)的R語(yǔ)言代碼
第2章 操作網(wǎng)絡(luò )數據
2．1 概述
2．2 創(chuàng )建網(wǎng)絡(luò )圖
2．2．1 無(wú)向圖和有向圖
2．2．2 圖的表示
2．2．3 圖的操作
2．3 網(wǎng)絡(luò )圖的修飾
2．3．1 節點(diǎn)、邊和圖的屬性
2．3．2 使用數據框
2．4 關(guān)于圖
2．4．1 圖的基本概念
2．4．2 特殊類(lèi)型的圖
2．5 參考讀物
第3章 網(wǎng)絡(luò )數據可視化
3．1 概述
3．2 圖可視化的基本元素
3．3 圖的布局
3．4 修飾圖的布局
3．5 大型網(wǎng)絡(luò )可視化
3．6 使用R之外的可視化工具
3．7 參考讀物
第4章 網(wǎng)絡(luò )圖特征的描述性分析
4．1 概述
4．2 節點(diǎn)和邊的特征
4．2．1 節點(diǎn)度
4．2．2 節點(diǎn)中心性
4．2．3 邊的特征
4．3 網(wǎng)絡(luò )的凝聚性特征
4．3．1 子圖與普查
4．3．2 密度與相對頻率
4．3．3 連通性、割與流
4．4 圖分割
． 4．4．1 層次聚類(lèi)
4．4．2 譜分割
4．4．3 圖分割的驗證
4．5 同配性與混合
4．6 參考讀物
第5章 網(wǎng)絡(luò )圖的數學(xué)模型
5．1 概述
5．2 經(jīng)典隨機圖模型
5．3 廣義隨機圖模型
5．4 基于機制的網(wǎng)絡(luò )圖模型
5．4．1 小世界模型
5．4．2 優(yōu)先連接模型
5．5 評估網(wǎng)絡(luò )圖特征的顯著(zhù)性
5．5．1 評估網(wǎng)絡(luò )社團數量
5．5．2 評估小世界性
5．6 參考讀物
第6章 網(wǎng)絡(luò )圖的統計模型
6．1 概述
6．2 指數隨機圖模型
6．2．1 一般形式
6．2．2 模型界定
6．2．3 模型擬合
6．2．4 擬合優(yōu)度
6．3 網(wǎng)絡(luò )塊模型
6．3．1 模型界定
6．3．2 模型擬合
6．3．3 擬合優(yōu)度
6．4 潛變量網(wǎng)絡(luò )模型
6．4．1 一般形式
6．4．2 界定潛變量效應
6．4．3 模型擬合
6．4．4 擬合優(yōu)度
6．5 參考讀物
第7章 網(wǎng)絡(luò )拓撲結構推斷
7．1 概述
7．2 鏈路預測
7．3 關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò )推斷
7．3．1 相關(guān)網(wǎng)絡(luò )
7．3．2 偏相關(guān)網(wǎng)絡(luò )
7．3．3 i畝斯圖模型網(wǎng)絡(luò )
7．4 網(wǎng)絡(luò )的層析拓撲結構推斷
7．4．1 約束問(wèn)題：樹(shù)拓撲結構
7．4．2 樹(shù)拓撲結構的層析推斷示例．
7．5 參考讀物
第8章 網(wǎng)絡(luò )圖上的過(guò)程建模與預測
8．1 概述
8．2 最近鄰方法
8．3 馬爾科夫隨機場(chǎng)
8．3．1 一般形式
8．3．2 自邏輯模型
8．3．3 自邏輯模型的推斷與預測
8．3．4 擬合優(yōu)度
8．4 核方法
8．4．1 設計圖上的核函數
8．4．2 圖上的核回歸
8．5 動(dòng)態(tài)過(guò)程的建模與預測
8．5．1 傳染病過(guò)程示例
8．6 參考讀物
第9章 網(wǎng)絡(luò )流數據分析
9．1 概述
9．2 網(wǎng)絡(luò )流建模：引力模型
9．2．1 模型界定
9．2．2 引力模型的推斷
9．3 網(wǎng)絡(luò )流的預測：流量矩陣估計
9．3．1 不適定逆問(wèn)題
9．3．2 層析引力方法
9．4 參考讀物
第10章 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò )
10．1 概述
10．2 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò )的表示與操作
10．3 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò )的可視化
10．4 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò )的特征化
10．5 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò )建模
參考文獻
索引
彩圖節選
前言
作者簡(jiǎn)介
第1章 引言
1．1 為什么研究網(wǎng)絡(luò )？
1．2 網(wǎng)絡(luò )分析的類(lèi)型
1． 2．1．網(wǎng)絡(luò )可視化與特征化
1．2．2 網(wǎng)絡(luò )建模與推斷
1．2．3 網(wǎng)絡(luò )過(guò)程
1．3 為什么使用R進(jìn)行網(wǎng)絡(luò )分析？
1．4 關(guān)于本書(shū)
1．5 關(guān)于本書(shū)的R語(yǔ)言代碼
第2章 操作網(wǎng)絡(luò )數據
2．1 概述
2．2 創(chuàng )建網(wǎng)絡(luò )圖
2．2．1 無(wú)向圖和有向圖
2．2．2 圖的表示
2．2．3 圖的操作
2．3 網(wǎng)絡(luò )圖的修飾
2．3．1 節點(diǎn)、邊和圖的屬性
2．3．2 使用數據框
2．4 關(guān)于圖
2．4．1 圖的基本概念
2．4．2 特殊類(lèi)型的圖
2．5 參考讀物
第3章 網(wǎng)絡(luò )數據可視化
3．1 概述
3．2 圖可視化的基本元素
3．3 圖的布局
3．4 修飾圖的布局
3．5 大型網(wǎng)絡(luò )可視化
3．6 使用R之外的可視化工具
3．7 參考讀物
第4章 網(wǎng)絡(luò )圖特征的描述性分析
4．1 概述
4．2 節點(diǎn)和邊的特征
4．2．1 節點(diǎn)度
4．2．2 節點(diǎn)中心性
4．2．3 邊的特征
4．3 網(wǎng)絡(luò )的凝聚性特征
4．3．1 子圖與普查
4．3．2 密度與相對頻率
4．3．3 連通性、割與流
4．4 圖分割
． 4．4．1 層次聚類(lèi)
4．4．2 譜分割
4．4．3 圖分割的驗證
4．5 同配性與混合
4．6 參考讀物
第5章 網(wǎng)絡(luò )圖的數學(xué)模型
5．1 概述
5．2 經(jīng)典隨機圖模型
5．3 廣義隨機圖模型
5．4 基于機制的網(wǎng)絡(luò )圖模型
5．4．1 小世界模型
5．4．2 優(yōu)先連接模型
5．5 評估網(wǎng)絡(luò )圖特征的顯著(zhù)性
5．5．1 評估網(wǎng)絡(luò )社團數量
5．5．2 評估小世界性
5．6 參考讀物
第6章 網(wǎng)絡(luò )圖的統計模型
6．1 概述
6．2 指數隨機圖模型
6．2．1 一般形式
6．2．2 模型界定
6．2．3 模型擬合
6．2．4 擬合優(yōu)度
6．3 網(wǎng)絡(luò )塊模型
6．3．1 模型界定
6．3．2 模型擬合
6．3．3 擬合優(yōu)度
6．4 潛變量網(wǎng)絡(luò )模型
6．4．1 一般形式
6．4．2 界定潛變量效應
6．4．3 模型擬合
6．4．4 擬合優(yōu)度
6．5 參考讀物
第7章 網(wǎng)絡(luò )拓撲結構推斷
7．1 概述
7．2 鏈路預測
7．3 關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò )推斷
7．3．1 相關(guān)網(wǎng)絡(luò )
7．3．2 偏相關(guān)網(wǎng)絡(luò )
7．3．3 i畝斯圖模型網(wǎng)絡(luò )
7．4 網(wǎng)絡(luò )的層析拓撲結構推斷
7．4．1 約束問(wèn)題：樹(shù)拓撲結構
7．4．2 樹(shù)拓撲結構的層析推斷示例．
7．5 參考讀物
第8章 網(wǎng)絡(luò )圖上的過(guò)程建模與預測
8．1 概述
8．2 最近鄰方法
8．3 馬爾科夫隨機場(chǎng)
8．3．1 一般形式
8．3．2 自邏輯模型
8．3．3 自邏輯模型的推斷與預測
8．3．4 擬合優(yōu)度
8．4 核方法
8．4．1 設計圖上的核函數
8．4．2 圖上的核回歸
8．5 動(dòng)態(tài)過(guò)程的建模與預測
8．5．1 傳染病過(guò)程示例
8．6 參考讀物
第9章 網(wǎng)絡(luò )流數據分析
9．1 概述
9．2 網(wǎng)絡(luò )流建模：引力模型
9．2．1 模型界定
9．2．2 引力模型的推斷
9．3 網(wǎng)絡(luò )流的預測：流量矩陣估計
9．3．1 不適定逆問(wèn)題
9．3．2 層析引力方法
9．4 參考讀物
第10章 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò )
10．1 概述
10．2 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò )的表示與操作
10．3 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò )的可視化
10．4 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò )的特征化
10．5 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò )建模
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彩圖節選
京公網(wǎng)安備 11000002000088號
