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INDEX
  1. 第9回:コミュニティ抽出(その2)
  2. ネットワーク全体としてのモノの見方
  3. 局所への注目
  4. コミュニティ抽出の計算量
  5. 抽出法の2つの方向性
  6. 絶対評価型の指標:クリーク (clique)
  7. クリークの定義
  8. クリークの概念
  9. n-クリーク(1)
  10. n-クリーク(2)
  11. n-クリーク(3)
  12. n-クラン
  13. n-クラブ
  14. k-プレックス(k-plex)(1)
  15. k-プレックス(k-plex)(2)
  16. k-クリークコミュニティ(1)
  17. k-クリークコミュニティ(2)
  18. k-コア(k-core)(1)
  19. k-コア(k-core)(2)
  20. k-コア(k-core)(3)
  21. Q:1-コアの抽出の意味するもの
  22. Q:2-コアの抽出の意味するもの
  23. k-コアは最低k+1個のノードを含む
  24. k-デンス(k-dense)(1)
  25. k-デンス(k-dense)(2)
  26. k-デンス(k-dense)(3)
  27. k-クリーク ⊂ k-デンス ⊂ k-コア
  28. 第9回:コミュニティ抽出(その2)
  29. 抽出法の2つの方向性
  30. 相対評価型
  31. min-cut (max-flow) コミュニティ
  32. ネットワークの最小分割問題
  33. どうやって見つけるか?(1)
  34. どうやって見つけるか?(2)
  35. どうやって見つけるか?(3)
  36. どうやって見つけるか?(4)
  37. どうやって見つけるか?(5)
  38. どうやって見つけるか?(6)
  39. どうやって見つけるか?(7)
  40. どうやって見つけるか?(8)
  41. どうやって見つけるか?(9)
  42. どうやって見つけるか?(10)
  43. どうやって見つけるか?(11)
  44. 単純な2分割しかできない.....
  45. あるノード群の周辺のコミュニティを抽出する方法(1)
  46. あるノード群の周辺のコミュニティを抽出する方法(2)
  47. あるノード群の周辺のコミュニティを抽出する方法(3)
  48. ラムダセット
  49. あるノード群の周辺のコミュニティを抽出する方法(3)
  50. ラムダセット
  51. LSセット
  52. Q: LSセットはどれか?
  53. どうやって見つけるか?(2)
  54. どうやって見つけるか?(3)
  55. どうやって見つけるか?(4)
  56. どうやって見つけるか?(5)
  57. どうやって見つけるか?(6)
  58. どうやって見つけるか?(7)
  59. どうやって見つけるか?(8)
  60. どうやって見つけるか?(9)
  61. どうやって見つけるか?(10)
  62. どうやって見つけるか?(11)
  63. 単純な2分割しかできない.....
  64. あるノード群の周辺のコミュニティを抽出する方法(1)
  65. あるノード群の周辺のコミュニティを抽出する方法(2)
  66. あるノード群の周辺のコミュニティを抽出する方法(3)
  67. ラムダセット
  68. LSセット
  69. Q: LSセットはどれか?
  70. Bock and Husainコミュニティ
  71. コミュニティと外とのリンク密度
  72. Rが最大となるコミュニティを見つけることは一般に困難である.
  73. モジュラリティ
  74. elm
  75. al
  76. コミュニティVlのモジュラリティQl
  77. elm
  78. コミュニティVlのモジュラリティQl
  79. ell だけでもよいのでは??
  80. elm
  81. コミュニティVlのモジュラリティQl
  82. ell だけでもよいのでは??
  83. 実データの分析
  84. Friendsterが最初のSNS(2003年)
  85. SNSでは友人関係構築に承認が必要
  86. mixi
  87. 次数分布:友人数の分布
  88. 次数とクラスタ係数との関係
  89. 様々な現象に見られるべき法則(1)
  90. 様々な現象に見られるべき法則(2)
  91. 生き物の重量
  92. おわりに