単純に自分用のメモです。 Gephiを日本語のサイトからインストールしようとすると、立ち上がりません。 日本語サイトの情報はかなり古いです。 Gephiをインストールするにはこれから紹介する2つの手順を踏んでください。 1.最新のGephiを英語サイトからダウンロード 下記のサイトからダウンロードしてください。 英語公式サイト 日本語サイトと英語サイトのバージョンの違い 私の執筆時で、 日本語サイト・・・ver0.8 英語サイト・・・ver0.9.2 2.Javaの64bit版をダウンロード 皆さんが普段インストールしているJavaはおそらく32bit版です。 下記のサイトから64bit版をインストールしてください。 https://java.com/ja/download/manual.jsp リンク先のオフライン(64ビット)をインストールしてください。 私がはまったミスなので、どこか
Gephi は、関係をシンプルに表現した CSV ファイルをサポートしています。CSV ファイルは、任意の行データ、データベース、Excel のエクスポート機能から取得できます。各行は、区切り文字 (カンマ (,)、セミコロン (;)、縦棒 (|)、または空白) で区切られた要素を少なくとも 2 つ含んでいなければなりません。値は、単一引用符または二重引用符で囲むことができます。デフォルトでは、CSV からインポートされたグラフは有向グラフですが、インポートレポートダイアログで「無向」を選択することができます。 例 エッジリスト 次の CSV は、2 つのエッジ“a” -> “b” と “b” -> “c”を持つグラフの例です。 a;b b;c 隣接リスト すべてのエッジをノードのペアとして記述することができます。一行にすべてのノードの接続を記述することもできます。次に示すのは、3 つのエ
前回の記事 これまで地上に現れたすべての思想ideasのつながりを1枚にまとめたインフォグラフィック 読書猿Classic: between / beyond readers の、少しだけ補遺。 哲学者、文学者、芸術家やその他もろもろ、数千の思想家の間の影響関係をひとつのチャートにマッシュアップしたGraph of Ideas。 実は、これをつくったBrendan Griffenは、影響を与えた者と影響を受けた者をコンマで区切っただけのcsvファイルだけれど、元になったデータを公開してくれている。 All Influences Wikipedia.csv さらにGriffenがつかったネットワーク可視化・分析ソフトGephiは、ほとんどマウス操作だけで、巨大/美麗なネットワークグラフが描けて、おまけにオープンソースソフトウェアで、日本語サイトやチュートリアルまである。 Gephi ・本家サ
Rでネットワーク解析をする(Introduction) ネットワーク解析のツール Pythonのライブラリにnetworkxというものがあります。 すごいですよ。 ネットワーク解析用で、ダイクストラアルゴリズムなどが実装されています。 グラフの描画では、きれいに描画できるものにGephiがあります。 今回は、Rのライブラリigraphを使って解析をしたいと思います。 初期設定 クラスタリングなどのネットワーク解析をRでするために、以下のライブラリを使用します。 クラスタリングは、分野によってはコミュニティ検出ともいわれているようです。 > sessionInfo() # Rのバージョン情報です ## R version 3.0.2 (2013-09-25) ## Platform: i386-w64-mingw32/i386 (32-bit) ## ## locale: ## [1] LC
The future of SEO is trending toward a more human-first and user-centric approach, powered by AI intelligence and collaboration. Are you ready? Watch as we explore which SEO trends to prioritize to achieve sustainable growth and deliver reliable results. We’ll dive into best practices to adapt your strategy around industry-wide disruptions like SGE, how to navigate the top challenges SEO professio
Gephi が再び Google Summer of Code (GSoC 2011) に認定されました! Google Summer of Code は、世界各地の学生がオープンソースプロジェクトに貢献することができるたいへん優れたプログラムです。詳細はこちら » 応用例 探索的データ解析: リアルタイムでのネットワーク操作による直感的分析。 リンク解析: 特にスケールフリーネットワークにおけるオブジェクト間関係の根本構造の明確化。 ソーシャルネットワーク分析: さまざまなコミュニティ組織やスモールワールドネットワークをマップ化できるソーシャルデータコネクタを簡単に作成可能。 生物学的ネットワーク解析: 生物学的データのパターンを表現。 ポスター制作: 高解像度の印刷可能グラフで学術研究成果をプロモート。 詳細はこちら » 各種のメトリクスを用意 中心性 (Centrality): 社会
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