Louvain法の概要と適用事例及び実装例について
Louvain法について
Louvain法（またはLouvainアルゴリズム）は、ネットワーク内のコミュニティ（クラスター）を特定するための効果的なグラフクラスタリングアルゴリズムの一つであり、このアルゴリズム...
時系列データ解析
MODULAR (Multi-objective Optimization of Dynamics Using Link and Relaxations)の概要と適用事例及び実装例について
MODULAR (Multi-objective Optimization of Dynamics Using Link and Relaxations)について
MODULARは、複雑なネットワークの多目的最...
CDLib (Community Discovery Library)の概要と適用事例及び実装例について
CDLib (Community Discovery Library)について
CDLib（Community Discovery Library）は、コミュニティ検出アルゴリズムを提供するPythonライブラ...
SNAP (Stanford Network Analysis Platform)の概要と実装例について
SNAP (Stanford Network Analysis Platform)について
SNAPは、Stanford大学のコンピュータサイエンス研究室で開発されたオープンソースのソフトウェアライブラリであり...
Exponential Smoothingの概要とアルゴリズム及び実装例について
Exponential Smoothingについて
指数平滑法（Exponential Smoothing）は、時系列データの予測やデータの平滑化に使用される統計的手法の一つであり、特に、過去の観測値を基に未...
ネットワークアライメントによる時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ネットワークアライメントによる時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ネットワークアライメントは、異なるネットワークやグラフ間で類似性を見つけ、それらをマッピングし合わせる技術であり、時間的な変化を考慮に入...
ダイナミックグラフ埋め込みによる時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミックグラフ埋め込みによる時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミックグラフ埋め込み（Dynamic Graph Embedding）は、時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析のための強力...
ダイナミックモジュール検出による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミックモジュール検出による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミックモジュール検出は、時間的な変化を考慮に入れたグラフデータ解析の手法の一つであり、この手法は、ダイナミックネットワーク内でコ...
高次元のデータを次元削減技術（例: t-SNE、UMAP）を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法について
高次元のデータを次元削減技術（例: t-SNE、UMAP）を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法について
高次元のデータを次元削減技術を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法は、デ...
ダイナミック中心性指標による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミック中心性指標による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミック中心性指標（Dynamic Centrality Metrics）は、時間的な変化を考慮に入れたグラフデータ解析の一種であり、...