網絡數據的統計分析：R語言實踐 [Statistical Analysis of Network Data with R] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] 埃裏剋·D·剋拉澤剋（Eric D.Kolacayk） 著，李楊 譯

圖書標籤:

• R語言
• 網絡分析
• 統計分析
• 數據挖掘
• 社交網絡
• 圖論
• 數據科學
• 機器學習
• 網絡科學
• 數據可視化

齣版社： 西安交通大學齣版社

ISBN：9787560584782

版次：1

商品編碼：11969156

包裝：平裝

叢書名： R語言應用係列

外文名稱：Statistical Analysis of Network Data with R

開本：16開

齣版時間：2016-06-01

用紙：膠版紙

頁數：250

字數：256000

內容簡介

　　互聯網、社交網絡、病毒營銷等事物已經為大眾所熟知，網絡充斥著我們日常生活的各個方麵。在這樣的背景下，網絡分析成為瞭定量科學發展快的領域之一，其起源可以追溯至20世紀30年代的社會網絡分析以及幾個世紀前的圖論研究。網絡研究離不開對數據的度量與分析，因此統計方法在網絡分析中發揮著重要作用。在網絡研究的相關書籍中，《網絡數據的統計分析：R語言實踐》首次采用瞭這種統計視角。從基本的數據操作和網絡可視化，到概括網絡的特徵，再到對網絡數據建立模型，《網絡數據的統計分析：R語言實踐》用豐富的案例說明瞭如何利用多個R語言擴展包進行各類網絡分析。R語言擴展包igraph提供瞭大量用於網絡分析的功能，書中以其作為主要的工具。

作者簡介

　　Eric D. Kolaczyk是波士頓大學數學與統計係的統計學教授與統計學項目負責人，同時是生物信息學項目、係統工程方嚮以及計算神經科學項目的教職人員。他撰寫的以網絡為主題的著作不僅發展瞭統計學的方法與理論，還涵蓋瞭探測計算機網絡上的匿名流量模式，預測蛋白質相互作用網絡中的生物功能，以及刻畫社會網絡中行動者群體影響等應用性的工作。他是美國統計協會（American Statistical Association，簡稱ASA）會士，也是電氣和電子工程師協會(Institute of Electrical and Electronics Engineers，簡稱IEEE)高級會員。
　　
　　Gabor Cs5rdi是美國哈佛大學統計係的研究助理，獲匈牙利羅蘭大學計算機科學博士學位。他的研究包括網絡分析在生物學與社會科學中的應用，生物信息學與計算生物學，以及圖論算法等。他於2005年創建瞭igraph擴展包，此後一直是主要的開發者之一。

內頁插圖

目錄

譯者序
前言
作者簡介

第1章 引言
1．1 為什麼研究網絡？
1．2 網絡分析的類型
1． 2．1．網絡可視化與特徵化
1．2．2 網絡建模與推斷
1．2．3 網絡過程
1．3 為什麼使用R進行網絡分析？
1．4 關於本書
1．5 關於本書的R語言代碼

第2章 操作網絡數據
2．1 概述
2．2 創建網絡圖
2．2．1 無嚮圖和有嚮圖
2．2．2 圖的錶示
2．2．3 圖的操作
2．3 網絡圖的修飾
2．3．1 節點、邊和圖的屬性
2．3．2 使用數據框
2．4 關於圖
2．4．1 圖的基本概念
2．4．2 特殊類型的圖
2．5 參考讀物

第3章 網絡數據可視化
3．1 概述
3．2 圖可視化的基本元素
3．3 圖的布局
3．4 修飾圖的布局
3．5 大型網絡可視化
3．6 使用R之外的可視化工具
3．7 參考讀物

第4章 網絡圖特徵的描述性分析
4．1 概述
4．2 節點和邊的特徵
4．2．1 節點度
4．2．2 節點中心性
4．2．3 邊的特徵
4．3 網絡的凝聚性特徵
4．3．1 子圖與普查
4．3．2 密度與相對頻率
4．3．3 連通性、割與流
4．4 圖分割
． 4．4．1 層次聚類
4．4．2 譜分割
4．4．3 圖分割的驗證
4．5 同配性與混閤
4．6 參考讀物

第5章 網絡圖的數學模型
5．1 概述
5．2 經典隨機圖模型
5．3 廣義隨機圖模型
5．4 基於機製的網絡圖模型
5．4．1 小世界模型
5．4．2 優先連接模型
5．5 評估網絡圖特徵的顯著性
5．5．1 評估網絡社團數量
5．5．2 評估小世界性
5．6 參考讀物

第6章 網絡圖的統計模型
6．1 概述
6．2 指數隨機圖模型
6．2．1 一般形式
6．2．2 模型界定
6．2．3 模型擬閤
6．2．4 擬閤優度
6．3 網絡塊模型
6．3．1 模型界定
6．3．2 模型擬閤
6．3．3 擬閤優度
6．4 潛變量網絡模型
6．4．1 一般形式
6．4．2 界定潛變量效應
6．4．3 模型擬閤
6．4．4 擬閤優度
6．5 參考讀物

第7章 網絡拓撲結構推斷
7．1 概述
7．2 鏈路預測
7．3 關聯網絡推斷
7．3．1 相關網絡
7．3．2 偏相關網絡
7．3．3 i畝斯圖模型網絡
7．4 網絡的層析拓撲結構推斷
7．4．1 約束問題：樹拓撲結構
7．4．2 樹拓撲結構的層析推斷示例．
7．5 參考讀物

第8章 網絡圖上的過程建模與預測
8．1 概述
8．2 最近鄰方法
8．3 馬爾科夫隨機場
8．3．1 一般形式
8．3．2 自邏輯模型
8．3．3 自邏輯模型的推斷與預測
8．3．4 擬閤優度
8．4 核方法
8．4．1 設計圖上的核函數
8．4．2 圖上的核迴歸
8．5 動態過程的建模與預測
8．5．1 傳染病過程示例
8．6 參考讀物

第9章 網絡流數據分析
9．1 概述
9．2 網絡流建模：引力模型
9．2．1 模型界定
9．2．2 引力模型的推斷
9．3 網絡流的預測：流量矩陣估計
9．3．1 不適定逆問題
9．3．2 層析引力方法
9．4 參考讀物

第10章 動態網絡
10．1 概述
10．2 動態網絡的錶示與操作
10．3 動態網絡的可視化
10．4 動態網絡的特徵化
10．5 動態網絡建模

參考文獻
索引
彩圖節選

前言/序言

　　網絡和網絡分析無疑是近年來定量科學進展大的領域之一。雖然作為領域起源的社會網絡分析可以追溯至20世紀30年代，圖論研究可以上溯幾個世紀，但“網絡科學”領域的迅速崛起與普及隻是近10到15年的事情。通過我們熟悉的互聯網、社交網絡、病毒營銷等途徑，網絡已經滲透到日常生活的方方麵麵，而不僅僅是一個研究領域或者一種研究方法瞭。數據的度量與分析是網絡研究的重要組成部分。因此，在實際應用、研究方法以及理論發展方麵，網絡分析都很需要或簡或繁的各類統計方法。與其他統計學分支一樣，網絡分析同時包括描述性和推斷性的統計方法。使用這些方法可以完成與網絡有關的各種任務，包括基本的網絡結構可視化與特徵化，對網絡拓撲的采樣、建模與推斷，以及對網絡上的靜態和動態過程進行建模和預測。

　　當前已經有很多可以進行網絡分析的軟件，橫跨各種平颱、編程語言和使用環境。毫無疑問，R語言社區在網絡數據統計分析軟件的開發上尤其活躍。寫作本書時，已經有幾十個具有某些網絡分析功能的R擴展包瞭。它們可以共同完成網絡分析的各類任務：從標準的網絡數據操作、可視化與特徵化（如igraph、network和sna擴展包），到網絡建模（如igraph，eigenmodel、ergm和mixer擴展包），再到對網絡拓撲的推斷（如glasso和huge擴展包）。除此之外，R的基本擴展包還提供瞭大量其他的分析工具和函數。

　　本書的寫作目的是為網絡數據的統計分析提供一種使用R語言的、簡單易得的入門課程。因此，本書既不是涉及的各種R擴展包的使用手冊，也不打算介紹所涉及主題的詳盡概念和技術基礎。相反，我們希望在這兩者之間尋找一個平衡，並且在閱讀體驗的基礎上，采用（希望是！）最簡潔的程度來組織文字。相應地，我們預計本書會被以下人群使用：（1）希望開展網絡數據統計分析的統計學者，無論是作為研究方嚮還是與他人閤作，且希望繼續使用R作為分析工具；（2）來自類似定量領域（如計算機科學、統計物理、經濟學等）的復雜網絡研究者，無論對統計是否熟悉，希望較快掌握R語言中的網絡數據統計分析方法；（3）應用領域的實踐者，希望涉足與某些特定應用相關的網絡分析方法。

《網絡數據的統計分析：R語言實踐》 探尋復雜連接世界中的規律與洞見 在信息爆炸的時代，我們身處一個由無數節點及其之間連接構成的宏大網絡之中。從社交媒體上錯綜復雜的人際關係，到生物體內基因和蛋白質的相互作用，再到互聯網上信息流動的路徑，網絡的無處不在深刻地影響著我們的生活、工作和科學研究。理解這些網絡結構、動態及其蘊含的規律，已成為當今社會亟需解決的關鍵挑戰。 本書《網絡數據的統計分析：R語言實踐》正是為瞭應對這一挑戰而生。它並非一本枯燥的理論教科書，而是一本聚焦於實踐的指南，旨在帶領讀者深入探索如何利用強大的R語言統計工具，來理解、分析和可視化各類網絡數據。本書的獨特之處在於，它將統計學的嚴謹性與R語言的靈活性完美結閤，提供瞭一套係統而實用的方法論，幫助讀者從海量的網絡數據中挖掘齣有價值的洞見，從而在各自的研究和應用領域取得突破。 誰適閤閱讀本書？ 本書麵嚮廣泛的讀者群體，包括但不限於： 數據科學傢和統計學傢： 想要將網絡分析能力納入其工具箱，並學習如何運用R語言進行高效的網絡數據建模和分析的專業人士。 社會科學傢： 對研究人際關係、組織結構、信息傳播、輿論形成等社會網絡現象感興趣，並希望通過量化分析來驗證理論和發現新規律的研究者。 生物信息學傢和計算生物學傢： 緻力於探索蛋白質相互作用網絡、基因調控網絡、代謝網絡等復雜生物學網絡的結構和功能，並尋求更先進分析方法的科研人員。 計算機科學傢和工程師： 關注互聯網結構、信息檢索、推薦係統、交通網絡等計算網絡問題的學者和從業者。 管理學和經濟學研究者： 希望理解企業閤作網絡、供應鏈、金融市場等復雜經濟和組織網絡的演化規律，並尋求優化策略的專傢。 對新興技術和數據分析領域充滿好奇的學習者： 渴望掌握前沿數據分析技術，並將之應用於解決實際問題的學生和個人。 無論您是擁有紮實統計學背景，還是初次接觸網絡分析，本書都將為您提供一個清晰的學習路徑。我們假設您具備基本的R語言編程知識，但即便您是R語言新手，本書提供的代碼示例和詳細解釋也將幫助您快速上手。 本書的核心內容與價值： 本書將網絡數據的統計分析過程拆解為一係列邏輯清晰的章節，循序漸進地引導讀者掌握核心概念和技術。以下是本書的主要內容亮點： 第一部分：網絡數據基礎與R語言入門 網絡概念的定義與維度： 我們將從最基礎的圖論概念齣發，清晰界定節點、邊、度、路徑、連通性等核心術語。同時，我們會討論網絡的類型，如無嚮圖、有嚮圖、加權圖、多層網絡等，為後續的分析打下堅實基礎。 R語言在網絡分析中的角色： R語言以其豐富的統計計算和圖形化功能，成為網絡分析的理想工具。本部分將介紹R語言的安裝、基本操作，以及幾個核心的網絡分析包，如`igraph`、`sna`、`network`等。我們將演示如何導入、創建和初步處理網絡數據，讓讀者熟悉R語言環境下的網絡數據操作。 網絡數據的錶示與可視化： 如何將抽象的網絡概念轉化為可計算的數據結構至關重要。本書將詳細介紹不同的網絡數據錶示方法（如鄰接矩陣、邊列錶），並重點講解如何使用R語言的高級可視化技術，繪製齣清晰、信息豐富、美觀的網絡圖。從全局結構到局部模式，可視化是理解網絡的第一步，也是最直觀的一步。 第二部分：網絡結構的統計度量與分析 節點的中心性分析： 在任何網絡中，某些節點往往扮演著更重要的角色。本書將深入講解各種中心性度量，包括度中心性（Degree Centrality）、介數中心性（Betweenness Centrality）、接近中心性（Closeness Centrality）和特徵嚮量中心性（Eigenvector Centrality）。我們將詳細闡釋每種中心性度量的統計含義，並演示如何使用R語言計算和解釋它們，從而識彆網絡中的關鍵影響者、信息樞紐或瓶頸。 網絡的全局結構度量： 除瞭節點層麵的分析，理解整個網絡的整體結構同樣重要。本書將介紹諸如網絡密度（Network Density）、平均路徑長度（Average Path Length）、聚類係數（Clustering Coefficient）和網絡直徑（Network Diameter）等全局統計量。我們將探討這些度量如何刻畫網絡的緊密程度、信息傳播效率和潛在的社區結構，並展示如何利用R語言進行高效計算。 社群發現與模塊化分析： 現實世界的網絡往往並非隨機連接，而是由具有相似屬性或緊密聯係的節點組成的社群（Communities）或模塊（Modules）。本書將詳細介紹主流的社群發現算法，如Louvain算法、Infomap算法等，並提供R語言實現。我們將引導讀者如何評估社群劃分的質量，以及如何從社群結構中解讀網絡的功能和組織方式。 網絡同質性與異質性分析： 網絡的結構是否在不同節點或連接上錶現齣一緻性？本書將介紹如何分析網絡的同質性（Homophily）和異質性（Heterophily），即相似節點是否傾嚮於相互連接，或者不同節點是否傾嚮於連接。我們將探討相關的統計模型和檢驗方法，幫助讀者理解網絡連接模式背後的驅動因素。 第三部分：網絡模型的構建與推斷 隨機圖模型與基準模型： 理解一個真實的社會網絡或生物網絡，我們常常需要將其與理想化的模型進行比較。本書將介紹經典的隨機圖模型（如Erdos-Renyi模型）和更復雜的基準模型（如配置模型），用以評估真實網絡的結構是否偏離隨機。我們將講解如何用R語言生成和分析這些模型，並討論如何解釋觀察到的網絡結構相對於隨機基準的偏差。 基於統計的模型： 當我們需要更深入地理解網絡結構的形成機製或預測未來連接時，統計模型就顯得尤為重要。本書將重點介紹指數隨機圖模型（ERGM），這是一種強大的統計模型，能夠刻括網絡中存在的各種局部和全局的模式（如三元組、度分布等），並進行參數估計和模型檢驗。我們將提供詳細的R語言實現步驟，以及對模型結果的深入解讀，幫助讀者建立和驗證網絡生成過程的假設。 網絡演化模型： 網絡並非靜態的，它們會隨著時間而演化。本書將探討幾種經典的動態網絡模型，如優先依附模型（Preferential Attachment）、增長模型（Growth Models）等，並介紹如何利用R語言來模擬和分析網絡的演化過程。這將幫助讀者理解網絡如何增長、如何形成其特定的結構特徵。 網絡上的迴歸與分類： 學習如何將傳統的統計迴歸和分類方法推廣到網絡數據上。本書將介紹網絡迴歸（Network Regression）和網絡分類（Network Classification）的基本思想和常用方法，例如如何利用節點或網絡的屬性來預測其他屬性，或者如何將節點劃分到不同的類彆，同時考慮網絡結構的影響。 第四部分：特定領域的網絡分析實踐 社交網絡分析： 深入研究社交網絡中的信息傳播、群體動力學、意見領袖識彆、社團劃分等典型問題，並提供R語言的實戰案例。 生物網絡分析： 聚焦於蛋白質相互作用網絡、基因調控網絡、疾病傳播網絡等，介紹相關的生物信息學分析方法和R語言工具，例如識彆關鍵蛋白、預測基因功能、分析疾病傳播模式。 信息網絡與推薦係統： 分析互聯網上的鏈接結構、用戶行為數據，以及如何構建有效的推薦係統。本書將介紹 PageRank 算法等經典的信息網絡分析技術。 交通與物流網絡： 探索交通網絡的連通性、瓶頸識彆，以及物流網絡的效率優化問題，並展示R語言在這些問題中的應用。 貫穿全書的實踐性特點： 豐富的R語言代碼示例： 本書的每一個概念和方法都配有可運行、可復製的R語言代碼示例。這些代碼經過精心設計和測試，可以直接在讀者的R環境中運行，方便讀者動手實踐，加深理解。 真實世界的數據集： 我們將使用來自不同領域（社交媒體、生物學、互聯網等）的真實世界數據集進行演示。這些數據集的復雜性和多樣性將幫助讀者應對實際分析中可能遇到的挑戰。 詳細的結果解釋： 代碼的運行結果並非終點，本書將花費大量篇幅解釋統計結果的含義，以及如何將其轉化為有意義的洞見。我們鼓勵讀者批判性地思考分析結果，並將其與研究問題相結閤。 麵嚮實際應用的案例研究： 通過一係列案例研究，本書將展示如何將所學的網絡分析技術應用於解決現實世界中的具體問題，例如識彆社交媒體上的虛假信息傳播路徑，發現生物學研究中的關鍵調控基因，或優化城市交通網絡的流量。 本書的獨特貢獻： 理論與實踐的完美融閤： 許多網絡分析書籍側重於理論，而有些則過於強調編程技巧。本書旨在成為一座橋梁，將嚴謹的網絡分析理論與強大的R語言實踐緊密結閤，使讀者既能理解“為什麼”，又能掌握“怎麼做”。 係統性的方法論： 本書提供瞭一個從網絡數據導入、清洗，到結構分析、模型構建，再到結果解讀和應用落地的完整方法論，幫助讀者構建起一套完整的網絡數據分析流程。 前沿技術的引入： 在介紹經典方法的同時，本書也將觸及一些當前網絡分析領域的熱點和前沿技術，例如動態網絡分析、多層網絡分析的入門概念等，為讀者未來的深入研究打下基礎。 注重可重復性研究： 書中的所有代碼和數據分析過程都力求清晰、透明，並鼓勵讀者自行修改和驗證，以期培養讀者進行可重復性科學研究的能力。 結語： 網絡數據分析是一門快速發展且極具潛力的學科。掌握網絡數據的統計分析方法，並熟練運用R語言這一強大工具，將賦予您洞察復雜係統、理解連接模式、預測未來趨勢的強大能力。本書《網絡數據的統計分析：R語言實踐》將是您在這趟激動人心的探索之旅中的得力助手。 無論您是希望理解您朋友圈的動態，還是想破解基因調控的奧秘，亦或是優化互聯網的信息流動，本書都將為您提供一套行之有效的路徑。讓我們一起，用統計學的嚴謹和R語言的靈動，去揭示隱藏在紛繁網絡背後的深刻規律。

評分☆☆☆☆☆

這本書的編排方式，我覺得非常注重讀者的學習體驗。從開篇對網絡數據基本概念的介紹，到逐步深入各種統計分析方法的講解，再到結閤R語言的實踐操作，整個過程循序漸進，邏輯清晰。我特彆喜歡書中穿插的各種圖示和示例，它們能夠直觀地幫助我理解抽象的概念，例如如何通過可視化來展示網絡的連通性，或者如何用圖錶來解釋統計分析的結果。這種“寓教於樂”的方式，讓我在閱讀過程中不容易感到枯燥，反而能保持高度的興趣和專注度。我希望這本書能夠讓我不僅學會“怎麼做”，更能理解“為什麼這樣做”，從而真正建立起紮實的理論基礎。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的第一感覺，就是它的實用性。書名中的“R語言實踐”幾個字，立刻讓我覺得這不僅僅是一本理論堆砌的學術著作，而是能夠手把手帶著讀者實際操作的指南。我一直都對R語言在數據科學領域的強大能力有所耳聞，但苦於沒有一個清晰的脈絡去係統學習。這本書似乎正好填補瞭這個空白，它將復雜的統計分析方法與實際的編程實現相結閤，理論聯係實際，這對於我這種動手能力強、希望學以至止的人來說，簡直是福音。我期待這本書能提供豐富的案例，讓我能夠跟著書中的步驟，一步步地用R語言解決實際的網絡數據分析問題，從而真正掌握這項技能。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我真心是抱著極大的期望去翻開的，畢竟“網絡數據”這個概念本身就充滿瞭吸引力，尤其是在信息爆炸的當今社會，理解和分析網絡數據的重要性不言而喻。我一直覺得，要真正洞察事物之間的聯係，特彆是那些隱藏在海量信息背後的復雜關係，統計學分析是不可或缺的利器。這本書的書名就直接點齣瞭核心——“統計分析”，這讓我對接下來的內容充滿瞭期待。我希望它能為我揭示如何將抽象的網絡結構轉化為可以用數據說話的見解，如何通過嚴謹的統計方法來識彆網絡中的關鍵節點、重要連接，甚至預測未來可能齣現的趨勢。

評分☆☆☆☆☆

讓我感到非常興奮的是，這本書似乎能夠引領我進入一個全新的視角去理解世界。我們生活的周圍無時無刻不充斥著各種各樣的網絡，從人與人之間的互動，到信息的高效傳遞，再到各種復雜係統的運行，都離不開網絡的支撐。而這本書，通過網絡數據的統計分析，為我們提供瞭一把鑰匙，讓我們能夠去解鎖這些隱藏在錶象之下的奧秘。我迫不及待地想通過這本書，學習如何識彆網絡中的關鍵群體，如何分析信息的傳播路徑，甚至如何設計更有效的網絡係統。我相信，掌握瞭這些知識，我將能夠更深刻地理解社會、經濟、技術等各個領域的運行機製。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的驚喜，在於它對“網絡數據”的定義和處理方式的深入探索。我之前對網絡數據的理解可能還停留在比較基礎的層麵，例如社交網絡中的好友關係、網頁之間的鏈接等。但這本書讓我意識到，網絡數據的範疇遠不止於此，它可以是基因調控網絡、交通網絡、信息傳播網絡，甚至是城市基礎設施網絡等等。更重要的是，它不僅僅是羅列這些網絡，而是深入剖析瞭如何用統計學的方法來理解這些網絡的結構特性，比如網絡的度分布、聚類係數、社群結構等等。我非常期待這本書能夠詳細介紹這些統計指標的計算方法以及它們所蘊含的意義，讓我能夠從更宏觀和微觀的視角來審視和解讀不同的網絡。

評分☆☆☆☆☆

可以

評分☆☆☆☆☆

先買一半備著 ，搞網絡不學習不行啊！

評分☆☆☆☆☆

還沒開始看 不過深度學習是一個很有前途的領域。

評分☆☆☆☆☆

更不錯的書，好

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

看不懂，看不懂

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

書很好很實用！感謝作者，感謝譯者！

評分☆☆☆☆☆

物流有點慢，書很好