平面グラフと交通ネットワークのアルゴリズム - iwiwiの日記
本日，PFI セミナーにて「平面グラフと交通ネットワークのアルゴリズム」というタイトルで話をさせてもらいました．スライドは以下になります． 「平面グラフでは色々な問題が効率的に解けると聞くけど一体何故？」 「道路ネットワークを処理するにはそういうアルゴリズムが使われているの？」 というような自分が昔持っていた疑問に答える，そんなつもりで準備をしました．そんな疑問を持っている方は，是非ご覧ください． 内容は以下のような感じです． 平面グラフのアルゴリズム（理論コミュニティ） 平面グラフとは何か 平面グラフのアルゴリズムテクニックとその応用例 双対グラフ 小さいセパレータの存在 (r-division) グラフ分割 (Deletion Decomposition) 交通ネットワークのアルゴリズム（応用コミュニティ） どのような課題が取り組まれているか 道路ネットワークは平面グラフなのか？ 経路
Vol.28 No.1 (2013/01) 情報可視化（Information Visualization） | 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
橋本康弘（東京大学新領域創成科学研究科） 目次はじめに技術TreemappingWord Cloud/Tag CloudStream DiagramSankey DiagramAlluvial DiagramEdge BundlingStorylinesNetworksツールコミュニティリンク集ポータル事例ウェブマガジン・ブログおわりにはじめに "情報可視化"（Information Visualization）とはウェブデータやセンサスデータのような数値化されたデータや，さらには知識や概念，時間や空間といったシンボリックな対象の持つ特性を視覚的に表現することを指す．これに対して構造計算や流体計算といった物理的実体の解析・計測結果を対象とした可視化は"科学的可視化"（Scientific Visualization）という名で区別される．ここでは前者の"情報可視化"に関連したブックマークを
Radian - Home
Radian is an open source JavaScript library that makes it easy to embed plots in HTML documents. It is being developed as part of OpenBrain’s BayesHive project. Instead of writing JavaScript plotting code yourself, you use custom HTML elements to represent plots. For instance, the HTML code on the left produces the plot on the right: <plot height=200 aspect=2 stroke-width=2 x="[[seq(0,4*PI,101)]]"
Wonder Graph Generator
Wonder Graph Generator Value Label Value Label Value Label Value Label Value Label なんらかのバイアス 時空のゆがみ
Here’s how Pinterest keeps track of who’s following whom – Old GigaOm
Ever wonder how Pinterest keeps track of which users are following which other users, and what your interests are? Well, wonder no more: The company detailed the architecture behind its combination user-and-interest graph in post on Friday morning. Here are the highlights: The database stores a variety of information about each user, including who they follow (explicitly and implicitly), what boar
ネットワーク分析をもうちょっと勉強 - でたぁっ 感動と失敗の備忘録
マーケティング施策や商品開発の糸口を発見する為に購買履歴データでネットワーク分析を行っているのだが、今年に入りノードやエッジの数が多い隣接行列を取り扱うようになってきた。といってもまだまだビッグデータとはいいがたいが。。。cytoscapeにくわせOrganicレイアウトで表示するとこんな感じです。（他の設定はデフォルト） 今後はもっとデータ量が多くなりそうなので、ネットワーク分析をもうちょっと勉強。 これまで参考にしていたのはRで学ぶデータサイエンスの#8ネットワーク分析。R+igraphで中心性指標を計算したり、コミュニティの抽出などはさくさくできる。会社の先輩に話をすると、もっと勉強になる資料があるよと九州工業大学の竹本先生の資料を教えてくれた。2013/3/8に開催された第2回 Rでつなぐ次世代オミックス情報統合解析研究会で発表された資料らしい。タイトルは「R+igraphではじめ
ソーシャルネットワーク上の伝搬法則の数理 - hamadakoichi blog
ソーシャルネットワーク上の情報拡散、病気感染の伝搬、などの複雑ネットワーク上の伝搬現象。これら現象の伝搬法則は共通の数理法則により記述され、その方程式を各状況に合わせ適用することにより様々のネットワーク上の伝搬現象を記述・予測することができます。 その数理法則を身につけて各ソーシャルネットワークでの伝搬へ応用できるようにするためには実際に数式展開していくのが一番なのですが、書籍では詳細を触れられていないなく初学者の方はフォローしづらい現状があります。今回、それらの数理展開が追えるように途中計算も記述した計算ノートを公開します（複雑ネットワークセミナーで話した 複雑ネットワーク―基礎から応用まで 第10章(最終章)の内容の数理展開です)。 複雑ネットワーク上の伝搬法則の数理 from Koichi Hamada 書籍 複雑ネットワーク―基礎から応用まで 作者: 増田直紀,今野紀雄出版社/メー
Personalization Offline Think with Google - Thought leadership - Insight
Marketing is at an inflection point. Here’s why that’s an opportunity
Damn Cool Algorithms: Levenshtein Automata - Nick's Blog
Posted by Nick Johnson | Filed under python, tech, coding, damn-cool-algorithms In a previous Damn Cool Algorithms post, I talked about BK-trees, a clever indexing structure that makes it possible to search for fuzzy matches on a text string based on Levenshtein distance - or any other metric that obeys the triangle inequality. Today, I'm going to describe an alternative approach, which makes it p
Faunus
Faunus : Graph Computing with HadoopFaunus is a Hadoop-based graph processing framework for analyzing massive-scale graphs. A breadth-first version of the graph traversal language Gremlin operates on graphs stored in the distributed graph database Titan, in any Rexster-fronted graph database, or in HDFS via various text and binary formats. In addition, Faunus provides the following features: Scala
igraphでTwitterのネットワークを描いてみる３ - bob3’s blog
こんどは違うコミュニティに属する（と思われる）人々を種にして、うまくクラスタを分割できるか試してみる。 account <- c("kazuyo_k", #勝間和代 "kohmi", #広瀬香美 "takapon_jp", #堀江貴文 "hmikitani", #三木谷浩史 "kirakira954", #TBSキラキラ "shakase", #水道橋博士（TBSキラキラ） "senochin", #妹尾匡夫（TBSウィークエンドシャッフル） "2dawn", #古川耕（TBSウィークエンドシャッフル） "room66plus", #高橋幸宏 "skmt09", #坂本龍一 "HikaruIjuin", #伊集院光 "Kitsch_Matsuo") #松尾貴史 想定したのは、カツマー、IT長者、TBSラジオ「キラキラ」、TBSラジオ「ウィークエンドシャッフル」、YMO周辺、お笑い、の６クラ
Newman アルゴリズムによるソーシャルグラフのクラスタリング
昨今よく耳にするキーワード「ソーシャルグラフ」。その可能性・活用方法について様々な企業に注目されています。今回はその「ソーシャルグラフ」を「どうすればクラスタリングできるのか？」という観点で、グラフに対するクラスタリングの基礎を説明いたします。また、具体的なクラスタリング手法として Newman アルゴリズムをご紹介いたします。Read less
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Home - Recline Data Explorer and Library
A simple but powerful library for building data applications in pure Javascript and HTML. Recline re-uses best-of-breed presentation libraries like SlickGrid, Leaflet, Flot and D3 to create data 'Views' and allows you to connect them with your data in seconds. Documentation » Tutorials » Demos » Get started fast // Load some data var dataset = recline.Model.Dataset({ records: [ { value: 1, date: '
近代的グラフの発明者ウィリアム・プレイフェア｜Colorless Green Ideas
棒グラフ・線グラフ・円グラフという3種の近代的グラフを発明したウィリアム・プレイフェアという人物の伝記。何とも波瀾万丈な人生。 はじめに プレイフェアの3種のグラフ 棒グラフ、（折れ）線グラフ、円グラフ。現在、普通の社会生活を送っていて、これら3種類のグラフに触れない日はないだろう。新聞やニュース雑誌を開けば、きっとこれらのグラフのどれか1つが載っている。 実は、この3種類のグラフは、ある特定の個人によって発明されたものである。この人物とは、ウィリアム・プレイフェア(William Playfair, 1759-1823) である。彼はスコットランド人で、啓蒙の時代から産業革命の時代にかけて、技師をやったり、銀細工師になったり、経済学の研究をしたり、事業に失敗したり、フランス革命に参加したりしていた。要するに取るに足らない「冒険家」であった。しかし、この冒険家が、近代的グラフを発明するとい
Information is Beautiful Awards
This past weekend, we welcomed over 150 attendees for two days filled with data visualization inspiration and celebrations. →
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SAS/GRAPH(R) 9.2: Reference, Second Edition
Yohoushi という分散 GrowthForecast グラフツールを作りました : sonots:blog
6.851: Advanced Data Structures
Visualize Your Taxes: Grand Award Winner | DataVizChallenge.org
