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NetworkXによる語彙ネットワークの可視化
1.
第1回 複雑ネットワーク輪輪読会
NetworkXによる 語彙ネットワークの可視化 Shintaro TAKEMURA d.hatena.ne.jp/taos twi9er.com/stakemura facebook.com/shintaro.takemura
2.
NetworkXとは? • Python製のネットワーク分析ライブラリ •
基本的なグラフ操作ができる – 基本的なグラフ⽣生成・最短距離離算出・クリーク抽出 – ⾚赤本 2.5の中⼼心性の計算もばっちり – とはいえ何でもできるわけではない(2.6など) • 可視化・出⼒力力機能も充実 – matplotlib(各種画像フォーマット) – Graphviz(dot形式やpygraphviz) – GML(CytoscapeやGephiと連携できる) – GraphML(CytoscapeやGephiと連携できる)
3.
WordNet • データベース化された辞書
– ⽇日本語WordNetだと⽇日英辞書としても使える – 同義語関係をNetworkXで可視化
4.
NetworkX+matplotlib • メリット
– Pythonだけで完結 • デメリット – レイアウト機能が 専⽤用ツールに⽐比べ て乏しい
5.
NetworkX+GraphViz(dot経由) • メリット
– 描画機能がとにかく強⼒力力 – 様々なツールでの動作実績 • デメリット – 意図通りにレイアウトされなかった (調整なしの状態)
6.
NetworkX+CytoScape(gml経由) • メリット
– 豊富なレイアウト – 後から編集も可能 • デメリット – Unicodeが使えない (⽇日本語が駄⽬目)
7.
NetworkX+CytoScape(GraphML経由) • メリット
– 豊富なレイアウト – GUIによる編集 – UnicodeもOK • デメリット – プラグインにバグを 確認 →翌⽇日、開発者の⽅方 から修正します、と のコメントを頂く – 今後に期待!
8.
NetworkX+Gephi(GraphML) • メリット
– GraphMLの標準サポート – GUIによる編集 – データテーブル – UnicodeもOK • デメリット – 特になさそう – あえて⾔言えばCytoScapeに ⽐比べると⾃自動レイアウト 機能は弱い
9.
考察 • 結論論
– グラフ可視化はGraphML+Gephiが良良さそう • 課題 – NetworkXを使ったアルゴリズムの実装 • 参考⽂文献 – Girvan-‐Newman algorithmによるコミュニティ抽出 (@tsubosakaさん) • WordNet可視化のソースコードは後⽇日公開します – github -‐ stakemura
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