Pythonでグラフデータベース Neo4j入門 for ビギナー (Mac OSX向け) - Qiita
「Pythonでグラフデータベース Neo4j入門 for ビギナー」とか銘打っておきながら私自身もビギナーなので、すみません。 PythonでNeo4jを操作する環境構築と、データをいじってみるサンプルをご紹介します。 1. Neo4jの導入 まず、Mac OSXにNeo4Jを導入する方法から始めます。私の環境がYosemite 10.10.2なのでもし環境違いで何かエラー等あればコメント等で教えていただけると嬉しいです。 まず、JDKが必要ですが、Macに最初から入っているJavaではうまく動かないそうなので Oracle JDK 7を http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html から導入します。 次に、 http://neo4j.com/download/ にア
[Python]NetworkXでQiitaのタグ関係図を描く
はじめに Pythonのライブラリ、NetworkXの使い方を、Qiitaの投稿に付けられたタグの関係グラフの作成を例にして説明します。 NetworkXを使うと、下に示すような、ノードとエッジで構成されるグラフを描くことができます。 実行環境 Windows 10 Python 3.5.2 (Anaconda) Jupyter notebook 元データの取得 Qiitaは、投稿を取得するAPIを公開しているので、簡単に投稿を取得することができます。 JSON形式で返ってくるデータを下記コードでPythonの辞書に変換します。 なお、非認証の場合、1リクエストごとに最大100記事、1時間ごとに60回の制限があるので、 今回は、100*60 = 6000 記事を対象とします。 import requests import json items = [] params = {"page":1
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GraphX Advent Calendar - Day 16 - クラスタリング・モジュラリティ計算 - TEPPEI STUDIO
GraphX Advent Calendar 2014 - Adventar 16日目です。 今日からはクラスタリングを見ていきます クラスタリングで一般的なのは K-means 法に代表される距離によって分類していくやり方ですが、グラフ分析では「密度」で計測します。辺による繋がりによる頂点の密度が高くなるグループを作って、クラスタリングしていきます。 グラフ分析でもクラスタリングの手法にはいろいろありますが、今日はそのクラスタリングの指標の計算を見ていきます。この指標をモジュラリティと言います。 モジュラリティ計算方式 ※ 当初はこのスライドを使って計算式の説明をしていましたが、いくつか誤りがあるようなので、訂正します。 モジュラリティの計算方式は、以下のようになります。 数式ワカラナイ… でも頑張って説明したいと思います。 まずは、考え方ですが、一言で言うと、「クラスタ内部の辺の数が、
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