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네트워크 분석: 소셜 미디어에서 신경망까지(데이터 과학)

  • 필립포멘처,산토포르투나토,칼리튼데이비스
  • 손승우,엄영호,이상훈,이은,김희태,이미진
  • 에이콘출판
  • 2022년 01월 28일
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ISBNISBN-13 : 9791161756011
쪽수352쪽
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  • 컴퓨터/IT > 네트워크
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AI추천 이유

책 소개
우리의 삶은 네트워크로 둘러싸여 있다. 이제 익숙한 용어가 된 사회연결망은 SNS 친구와 동료, 가족 등의 인간 관계를 기술한다. 사람들은 통신망과 교통망으로 서로 교류하고, 인터넷을 통해 소식을 전한다. 사회의 기본 원자라고 할 수 있는 개인이 어떤 결정을 내리기까지는 뇌 신경망이 우리 사고를 지배한다. 그 생물학적 기저에는 모든 생물의 공통인 신진대사 네트워크, 단백질 네트워크, 유전자 네트워크가 있다. 이 책은 네트워크 과학을 처음 접하는 분들에게 기본적인 기술 용어와 모형뿐 아니라 바로 활용할 수 있는 프로그램을 함께 제공한다. 컴퓨터 프로그램 혹은 코딩이 두려운 분들에게도 네트워크 과학의 기본과 응용을 배우기에 안성맞춤인 첫 여정이 될 것이다.

◈ 이 책의 대상 독자 ◈
기술 분야가 아닌 대학원 입문 과정에도 유용할 수 있지만 주로 학부 수준의 모든 학생을 대상으로 한다. 데이터 과학, 정보학, 비지니스, 컴퓨터 과학, 공학, 정보 과학, 생물학, 물리학, 통계, 사회 과학 프로그램의 학생들은 이 책에서 도움을 받을 수 있다. 네트워크 과학을 더 깊이 연구하고 싶을 만큼 학생들에게 충분히 자극될 것이다.
목차
0장. 서론

0.1 소셜 네트워크
0.2 커뮤니케이션 네트워크
0.3 웹과 위키백과
0.4 인터넷
0.5 교통 네트워크
0.6 생물학적 네트워크
0.7 요약
0.8 더 읽을거리

1장. 네트워크 구성요소

1.1 기본 정의
1.2 프로그램 코드에서 네트워크 다루기
1.3 조밀도와 성김도
1.4 서브네트워크
1.5 연결선 수
1.6 방향성 네트워크
1.7 가중치 네트워크
1.8 다중 계층 네트워크와 시간적으로 변하는 네트워크
1.9 네트워크 표현법
1.10 네트워크 그리기
1.11 요약
1.12 더 읽을거리

2장. 좁은 세상

2.1 노드 간의 유사성
2.2 경로와 거리
2.3 연결상태와 덩어리
2.4 트리
2.5 최단 경로 찾기
2.6 사회적 거리
2.7 여섯 단계 분리
2.8 친구의 친구
2.9 요약
2.10 더 읽을거리

3장. 허브

3.1 중심성 측도(중심도)
3.2 중심도 분포
3.3 친구 역설
3.4 극단적인 좁은 세상
3.5 견고성
3.6 코어 분해
3.7 요약
3.8 더 읽을거리

4장. 방향성과 가중치

4.1 방향성 네트워크.
4.2 웹
4.3 페이지랭크
4.4 가중치 네트워크
4.5 정보와 잘못된 정보
4.6 공동 발생 네트워크
4.7 가중치의 불균일도
4.8 요약
4.9 더 읽을거리

5장. 네트워크 모델

5.1 무작위 네트워크
5.2 좁은 세상
5.3 구조 모델
5.4 선호적 연결
5.5 기타 선호적 연결 모델
5.6 요약.
5.7 더 읽을거리

6장. 커뮤니티

6.1 기본 정의
6.2 연관된 문제들
6.3 커뮤니티 찾기
6.4 방법 평가
6.5 요약
6.6 더 읽을거리

7장. 동역학

7.1 아이디어, 정보, 영향력
7.2 전염병 확산
7.3 의견 동역학
7.4 탐색
7.5 요약
7.6 더 읽을거리

부록A. 파이썬 튜토리얼

A.1 주피터 노트북
A.2 조건문
A.3 리스트
A.4 반복문
A.5 튜플
A.6 딕셔너리
A.7 데이터 유형 결합

부록B. 넷로고 모델

B.1 페이지랭크
B.2 거대 덩어리
B.3 좁은 세상
B.4 선호적 연결
B.5 네트워크상의 바이러스
B.6 언어 변경
저자 소개
저자 : 필립포멘처,산토포르투나토,칼리튼데이비스
    저자 : 필립포 멘처
    FILLIPPO MENCZER
    블루밍턴에 있는 인디애나대학교의 정보학, 컴퓨팅 교수다. ACM의 저명한 과학자이자 인디애나대학교 네트워크 과학 연구소(IUNI, INDIANA UNIVERSITY NETWORK SCIENCE INSTITUTE)의 이사다. 주요 저널인 「NETWORK SCIENCE」, 「EPJ DATA SCIENCE」, 「PEERJ COMPUTER SCIENCE」의 편집자를 맡고 있다. 주요 연구 분야는 네트워크 과학, 전산 사회 과학, 웹 과학이며, 소셜 미디어 조작에 대응하는 데 중점을 두고 있다. 잘못된 정보의 확산에 대한 그의 업적이 전 세계 뉴스에 보도됐다.

    저자 : 산토 포르투나토
    SANTO FORTUNATO
    네트워크 과학 연구소(IUNI)의 이사이자 인디애나대학교의 정보학 교수다. 최근 네트워크 과학, 특히 네트워크 커뮤니티 발견, 컴퓨터 사회 과학 및 ‘과학의 발전에 관한 과학(SCIENCE OF SCIENCE)’ 연구에 집중하고 있다. 사회학 물리 분야의 중요한 공로로 2011년 독일물리학회의 사회물리학과 경제물리학 분야 젊은 과학자상을 받았으며, IC2S2(INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTATIONAL SOCIAL SCIENCE)의 창립 의장이다.

    저자 : 칼리튼 데이비스
    CALYTON A. DAVIS
    인디애나대학교에서 수학 학사, 석사를 마치고 정보학 박사 학위를 취득했다. 소셜 미디어 분석을 위한 빅데이터 플랫폼, 온라인 남용 방지를 위한 머신러닝 알고리듬, 클라우드 소싱 플랫폼의 설계 및 사회 운동에서 소셜 미디어의 역할이 그의 연구 분야다. 소셜 봇 탐지에 관한 그의 업적이 전 세계 주요 뉴스 매체에 소개됐다. BOTOMETER, KINSEY REPORTER, OBSERVATORY ON SOCIAL MEDIA를 포함한 그의 웹 프로그램들은 매주 사용자 수천 명의 수백만 건의 쿼리에 응답한다. 네트워크 과학 과정을 위한 고급 교육 자료 개발의 공로로 2017년 ‘INFORMATICS ASSOCIATE INSTRUCTOR AWARD’에서 수상했다.

    역자 : 손승우
    포스텍(POSTECH) 물리학과를 졸업하고, 카이스트(KAIST)에서 물리학으로 석·박사 학위를 받았다. 복잡계 네트워크를 포함한 복잡계 연구를 진행 중으로 집단 거동, 동기화 현상에 관심이 많다. 캐나다 캘거리대학교에서 박사후 연구원 과정을 마친 후, 한양대학교 ERICA 캠퍼스 응용물리학과 교수로 재직 중이다. 현재 APCTP 과학문화위원, 한국복잡계학회와 한국데이터사이언스학회의 운영이사로 활동하고 있다.

    역자 : 엄영호
    카이스트(KAIST) 물리학과에서 학사·석사·박사 학위를 받았다. 복잡계와 네트워크 과학의 근본 현상을 비롯해 도시 복잡계, 과학에 대한 과학(SCIENCE OF SCIENCE), 소셜 네트워크에 관련된 문제들을 연구하고 있다. 영국 스트라스클라이드대학교 수학 및 통계학과에서 교수로 근무했으며, 현재 서울시립대학교 물리학과에서 교수로 재직 중이다. 한국물리학회와 한국복잡계학회 회원으로 활동하고 있다.

    역자 : 이상훈
    카이스트(KAIST) 물리학과를 졸업하고, 동 대학에서 통계물리학 관점으로 바라본 네트워크 과학에 대한 연구들로 물리학 박사 학위를 받았다. 학부 연구생 시절부터 자연계와 사회의 상호작용 양상에 대한 네트워크 과학 연구를 해오고 있으며, 특히 최근에는 군집(COMMUNITY) 구조와 같은 네트워크의 중간 크기 성질과 그것의 머신러닝에 많이 쓰이는 인공신경망(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK)으로의 응용 가능성에 대한 연구를 수행 중이다. 현재 진주에 있는 경상국립대학교 교수로 근무하며 네트워크 과학, 사회물리학 과목 등을 가르치고 있다.
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