用于图形和网络分析的Python

概述

本研究专着提供了使用Python编程语言学习图形和网络分析的理论和实践的方法。包括的社交网络分析技术将帮助读者有效地分析来自Twitter,Facebook,LiveJournal,GitHub以及其他许多其他人的社交数据:自我,群体和社区。他们将能够在选举期间分析好战和革命网络以及候选人网络。例如,他们将了解埃博拉病毒如何通过社区传播。

实际上,本书适用于使用社会方法论的所有学​​科的社会网络分析课程。在社交网络的研究中,社交网络分析成为一个有趣的跨学科研究领域,计算机科学家和社会学家将他们的能力提升到一个水平,使他们能够应对这个快速发展的领域的挑战。计算机科学家拥有解析和处理数据的知识,而社会学家拥有高效数据编辑和解释所需的经验。社交网络分析已成功应用于健康,网络安全,商业,动物社交网络,信息检索和通信等不同领域。 

这是一本关于图表和网络分析的书,它集成了应用于分析的理论和应用程序。本书逐步介绍了主要的结构概念及其在社会研究中的应用。探索了数十个例子,难度范围从简单到中等,旨在解决图形和社交网络的问题,这使本书成为该领域的实用介绍。在八章的每一章中(第一章除外),每个理论部分后面都有 一些例子,说明如何使用进行图形和网络分析, Python这是一种通用编程语言,越来越受到数据科学的欢迎。世界各地的公司都在使用Python 从数据中获取洞察力并获得竞争优势。本书还包括使用 NetworkX库,Python语言软件包和开源工具用于创建,操作和研究的结构,动态和功能复杂网络的。与Matplotlib软件包并排进行数据可视化, 这三个开源工具用于分析和可视化社交数据。 最后,读者拥有的知识,技能和工具,可运用于社会网络分析及所有可达领域,从社会媒体到企业管理和历史。

本书面向希望学习图形理论和实践的读者

使用编程语言(Python)和网络分析的,而不必过多介绍其数学或统计方法。事实上,本书适用于使用社会所有学科的社交网络分析课程方法论。

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