ソーシャルネットワーク分析の基礎 (PDF)
ソーシャルネットワーク分析（SNA: Social Network Analysis） 個人や集団の間に存在する「関係」を構造として捉え，構造 全体の特徴や構造中の個人の特徴（役割や位置付けなど） を理解するための分析手法 グラフ理論をベースに構造社会学の延長として発展してきた 応用範囲の広さから近年様々な分野（社会学，人類学，生物学，疫 学，情報科学など）で活用されている all participants participants developers users 先端情報科学特論Ⅱ＆Ⅳ ソーシャルネットワーク分析の 基礎 11月10日（月）第一回 大平 雅雄 Apache Apache コ ミ ュ ニ テ ィ と Netscape コ ミュニティの社会ネットワーク構造 の比較[1] Netscape [1] Shinsuke Matsumoto, Yasutaka Kam
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[DHT]DHTはスモールワールドか？ - Tomo’s HotLine
IT技術を中心に、暮らしに役立つ情報からクラシック音楽の解説まで気軽に情報発信しています。 WEBサイトはhttp://toremoro21.world.coocan.jp/ Twitterは@toremoro21です。 スモールワールドが流行してた時に、DHTもスモールワールドであるかどうか議論が盛んであった。そこでDHTが本当にスモールワールドかどうか私なりの議論をしておきたい。 □クラスタリング係数 各種ネットワークを分類するときに、平均到達ホップ数とクラスタリング係数を算出することになる。 ここでクラスタリング係数とは、あるノードAに対してリンクを張ってあるノード群PがP内のノード間でどの程度リンクを張っているか示す数値である。クラスタリング係数Cは一般に０から１まで取り、C=1ならノード間は完全グラフ、つまりとても密にリンクされていることになる。 □スモールワールドとは？ スモー
![[DHT]DHTはスモールワールドか？ - Tomo’s HotLine](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b4e38426fa9529bdb687a0c8ea1406a0f5bee683/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Ftoremoro.tea-nifty.com%2F.shared-cocolog%2Fnifty_managed%2Fimages%2Fweb%2Fogp%2Fdefault.png)
流入キーワードもベキ分布だった！: DESIGN IT! w/LOVE
不確実な時代をクネクネ蛇行しながら道を切りひらく非線形型ブログ。人間の思考の形の変遷を探求することをライフワークに。 高安秀樹さんの『経済物理学の発見』を読んで、ベキ分布にちょっと興味をもったので、手近なデータでそういう傾向を示すものがないか調べてみました。 調べてみたのは、Webサイトの検索エンジン経由の流入キーワード別アクセス数です。 流入キーワードにはフラクタル性が見られる「ロングテールと物理的制約」でも紹介しましたが、多くのWebサイトの検索エンジン経由の流入キーワードは単純に集計すると、たいていはロングテールみたいなグラフになります。 また、高安さんの本にあった「一般に、ベキ分布にしたがうような現象にはフラクタル性があります」という言葉の通り、検索エンジン経由の流入キーワード数の上位20%が全体の約80%を占め、さらに上位20%のうちの上位20%（つまり全体の4%）も上位20%の
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