単行本(実用) 情報科学 ネットワーク科学入門 / F・メンツァー / S・フォルトゥナート

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情報科学
【内容紹介】
本書はマネジメントからマーケティング、生物学から工学、神経科学から社会科学まで、幅広い分野で登場し必要となるネットワーク科学の基礎を、最新事例を取り上げながら紹介する．Pythonで実際に手を動かしながら、興味のある分野でネットワークを分析し、活用するためのコードを書けるように導く．巻末には、豊富な演習問題が掲載されているため、これらに取り組むことで実践的な技術を身につけることができる．
実際にプログラムを動かしながら理解できる構成となっており、数式が登場する箇所は読み飛ばしても内容をフォローできる仕組みにしているため、数学などの数理的知識が未熟な読者であっても十分にネットワーク科学の基礎と応用が学べるよう配慮されている．
ネットワーク科学を学びたい幅広い読者にとって最適な入門書となっている．
【目次】
第 0 章 導入
0.1 社会的ネットワーク
0.2 コミュニケーションネットワーク
0.3 ウェブとウィキペディア
0.4 インターネット
0.5 交通ネットワーク
0.6 生物学的ネットワーク
0.7 まとめ
0.8 推薦文献
第 1 章 ネットワークの要素
1.1 基本的な定義
1.2 コードによるネットワークの取扱い
1.3 密度とスパース性
1.4 部分ネットワーク
1.5 次数
1.6 有向ネットワーク
1.7 重み付きネットワーク
1.8 多層ネットワークとテンポラルネットワーク
1.9 ネットワークの表現
1.10 ネットワークの描画
1.11 まとめ
1.12 推薦文献
第 2 章 スモールワールド
2.1 同類原理
2.2 経路と距離
2.3 連結性とコンポーネント
2.4 木
2.5 最短経路探索
2.6 社会的距離
2.7 6 次の隔たり
2.8 友達の友達
2.9 まとめ
2.10 推薦文献
第 3 章 ハブ
3.1 中心性の指標
3.2 中心性の分布
3.3 友情のパラドックス
3.4 超スモールワールド
3.5 頑健性
3.6 コア分解
3.7 まとめ
3.8 推薦文献
第 4 章 方向と重み
4.1 有向ネットワーク
4.2 ウェブ
4.3 ページランク
4.4 重み付きネットワーク
4.5 情報と誤情報
4.6 共起ネットワーク
4.7 重みの不均一性
4.8 まとめ
4.9 推薦文献
第 5 章 ネットワークモデル
5.1 ランダムネットワーク
5.2 スモールワールドモデル
5.3 コンフィギュレーションモデル
5.4 優先的選択モデル
5.5 その他の優先的選択モデル
5.6 まとめ
5.7 推薦文献
第 6 章 コミュニティ
6.1 基本的な定義
6.2 関連する問題
6.3 コミュニティ検出
6.4 手法の評価
6.5 まとめ
6.6 推薦文献
第 7 章 ダイナミクス
7.1 アイデア、情報、影響力
7.2 感染症の流行
7.3 意見ダイナミクス
7.4 探索
7.5 まとめ
7.6 推薦文献
付録 A Python チュートリアル
A.1 Jupyter Notebook
A.2 条件文
A.3 リスト
A.4 ループ
A.5 タプル
A.6 辞書型
A.7 データ型の組み合わせ
付録 B NetLogo モデル
B.1 PageRank モデル
B.2 巨大連結成分モデル
B.3 スモールワールドモデル
B.4 優先的選択モデル
B.5 ネットワーク上のウイルス
B.6 言語変化モデル
参考文献
索引