Rubyで生成したネットワークデータをd3.jsで可視化する - hongo's blog
学術分野としてはやや下火になっている分野ですが、私たちの友人ネットワークがどのように成長していくかをモデル化し、現実のソーシャルネットワークの形成過程を明らかにしようという研究があります。 一般的に、「友達の友達とは友達になる可能性が高い」や「コミュニティがネットワーク形成に大きく関係している」などと言われていますが、本記事では、「友達の友達とは友達になる可能性が高い」という特性に着目したモデルである、CNN(Connecting Nearest Neighbor)モデルを使ってネットワークデータを作り、そのデータをd3.jsで可視化してみたいと思います。 CNNモデル CNN(Connecting Nearest Neighbor)モデルは、「友達の友達は友達」の関係に従ったネットワークモデルで、現実世界に存在するネットワークに共通する性質である「スケールフリー性」、「クラスター性」、「
RubyでSVMを使ってみる - hongo's blog
CentOS6.4にlibsvmを入れて、rubyでそれを使うまでの導入記事です。 rubyのバージョンは、2.0.0p247を使っています。 まず、SVM(Support Vector Machine)について軽く触れておきます。SVMは、教師あり学習(正解データを学習させる)を用いた識別手法で、 多くある識別手法のなかで最も認識性能が優れた学習モデルの一つであると言われています。様々な場面で使うことができ、例えば、テキストの極性評価であったり、ジャンル分けなどに使えます。 libsvm 何はともあれ、libsvmをインストールしましょう。EPELレポジトリを追加していないとインストールできないので、こちらの記事を参考にレポジトリを追加します。追加できたら、 $ sudo yum --enablerepo=epel -y install libsvm libsvm-devel を実行しま
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