機械学習タグで同率28位（87冊中）。Zenn・Qiitaなどの1記事で紹介（時点）。
- 紹介記事
- 1件
- 媒体別
- Qiita 1
- 初めての紹介
- 最新の紹介
この本を選ぶ前に
- 出版年
- （約2年前）
- タグ内の順位
- 機械学習タグで同率28位（87冊中・紹介記事数の順）
紹介している記事（1件）
記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。
- 個人的に気になる2025年2月新刊一覧【IT・セキュリティ・データサイエンス】 Qiita · myaumyau33 ·
この本について
本書は、ネットワーク／グラフデータの構築から分析、機械学習への応用までを、基礎と実例を通して解説する。ノードとエッジの方向・重み・属性・時間変化の表し方に始まり、行動や共起、移動、距離・類似度から関係を見つける方法、NetworkXやPyTorch Geometricとの連携を扱う。続いて中心性、最短経路、密度、クラスター係数などの指標でネットワークの特徴を調べ、ノード分類・クラスタリング・次元削減・リンク予測といった学習課題を説明する。単語埋め込みとの比較を経て、node2vecによるノード埋め込みと論文分類、グラフニューラルネットワークによる分類や引用関係の予測を実装例で示す。後半では帳票情報抽出、RAG、金融、組織・転職、推薦、エコーチェンバー、生態系、創薬を題材に、各分野の関係データの分析や活用を扱う。
出版社の内容紹介・目次と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。
目次（主な章）
出典: 出版社の書籍ページ （章の見出しのみ）
- 1章 ネットワークデータの基礎
- 2章 ネットワークデータの発見・観測・構築
- 3章 ネットワークの性質を知る
- 4章 ネットワークの機械学習タスク
- 5章 ノード埋め込み
- 6章 グラフニューラルネットワーク
- 7章 さまざまな分野における実例