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  • 1 R 기초 복습
    • 1.1 할당(Assignment)
    • 1.2 값의 비교(Value comparisons)
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    • 1.4 벡터(Vectors)
    • 1.5 Factors
    • 1.6 행렬과 배열(Matrces & Arrays)
    • 1.7 리스트(Lists)
    • 1.8 데이터 프레임(Data Frames)
    • 1.9 흐름 제어와 반복 구문(Flow Control and loops)
    • 1.10 R 플롯과 색 지정
    • 1.11 R 문제 해결
  • 2 igraph를 이용한 네트워크
    • 2.1 네트워크 생성(Create networks)
    • 2.2 에지(Edge), 정점(vertex), 그리고 네트워크 속성(network attributes)
    • 2.3 특수 그래프(Specific graphs)와 그래프 모델(graph models)
  • 3 파일로 부터 네트워크 데이터 읽어오기
    • 3.1 데이터 세트 1: 에지 목록(edgelist)
    • 3.2 데이터 세트 2: 인접 행렬(adjacent matrix)
  • 4 네트워크를 igraph 개체로 변환하기
    • 4.1 데이터 세트 1
    • 4.2 데이터 세트 2
  • 5 igraph를 이용한 네트워크 시각화
    • Plotting parameters
    • 5.1 Network layouts
    • 5.2 네트워크 시각화 개선
    • 5.3 tkplot 패키지를 이용한 상호대화식 시각화
    • 5.4 다른 네트워크 시각화 방법
    • 5.5 igraph로 2-모드 네트워크 시각화하기
    • 참고자료
  • 6 네트워크과 노드 설명
    • 6.1 밀도(Density)
    • 6.2 호혜성(Reciprocity)
    • 6.3 이행성(Transitivity)
    • 6.4 지름(Diameter)
    • 6.5 노드 연결 정도(Node degrees)
    • 6.6 연결 정도 분포(Degree distribution)
    • 6.7 중심성과 중심화(Centrality & centralization)
    • 6.8 허브와 오쏘러티(Hubs and authorities)
    • 참고자료
  • 7 거리와 경로(Distances and paths)
  • 8 서브 그룹과 커뮤니티
    • 8.1 클릭(Cliques)
    • 8.2 커뮤니티 발견(Community detection)
    • 참고자료
  • 9 동류성과 동질성
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R을 이용한 네트워크 분석과 시각화

참고자료

  • HITS 알고리듬과 소셜 네트웍 : https://webscience.creation.net/3
  • 사회연결망 분석 : https://kuduz.tistory.com/1087