网络数据的统计分析：R语言实践 [Statistical Analysis of Network Data with R] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 埃里克·D·克拉泽克（Eric D.Kolacayk） 著，李杨 译

图书标签:

• R语言
• 网络分析
• 统计分析
• 数据挖掘
• 社交网络
• 图论
• 数据科学
• 机器学习
• 网络科学
• 数据可视化

出版社： 西安交通大学出版社

ISBN：9787560584782

版次：1

商品编码：11969156

包装：平装

丛书名： R语言应用系列

外文名称：Statistical Analysis of Network Data with R

开本：16开

出版时间：2016-06-01

用纸：胶版纸

页数：250

字数：256000

内容简介

　　互联网、社交网络、病毒营销等事物已经为大众所熟知，网络充斥着我们日常生活的各个方面。在这样的背景下，网络分析成为了定量科学发展快的领域之一，其起源可以追溯至20世纪30年代的社会网络分析以及几个世纪前的图论研究。网络研究离不开对数据的度量与分析，因此统计方法在网络分析中发挥着重要作用。在网络研究的相关书籍中，《网络数据的统计分析：R语言实践》首次采用了这种统计视角。从基本的数据操作和网络可视化，到概括网络的特征，再到对网络数据建立模型，《网络数据的统计分析：R语言实践》用丰富的案例说明了如何利用多个R语言扩展包进行各类网络分析。R语言扩展包igraph提供了大量用于网络分析的功能，书中以其作为主要的工具。

作者简介

　　Eric D. Kolaczyk是波士顿大学数学与统计系的统计学教授与统计学项目负责人，同时是生物信息学项目、系统工程方向以及计算神经科学项目的教职人员。他撰写的以网络为主题的著作不仅发展了统计学的方法与理论，还涵盖了探测计算机网络上的匿名流量模式，预测蛋白质相互作用网络中的生物功能，以及刻画社会网络中行动者群体影响等应用性的工作。他是美国统计协会（American Statistical Association，简称ASA）会士，也是电气和电子工程师协会(Institute of Electrical and Electronics Engineers，简称IEEE)高级会员。
　　
　　Gabor Cs5rdi是美国哈佛大学统计系的研究助理，获匈牙利罗兰大学计算机科学博士学位。他的研究包括网络分析在生物学与社会科学中的应用，生物信息学与计算生物学，以及图论算法等。他于2005年创建了igraph扩展包，此后一直是主要的开发者之一。

内页插图

目录

译者序
前言
作者简介

第1章 引言
1．1 为什么研究网络？
1．2 网络分析的类型
1． 2．1．网络可视化与特征化
1．2．2 网络建模与推断
1．2．3 网络过程
1．3 为什么使用R进行网络分析？
1．4 关于本书
1．5 关于本书的R语言代码

第2章 操作网络数据
2．1 概述
2．2 创建网络图
2．2．1 无向图和有向图
2．2．2 图的表示
2．2．3 图的操作
2．3 网络图的修饰
2．3．1 节点、边和图的属性
2．3．2 使用数据框
2．4 关于图
2．4．1 图的基本概念
2．4．2 特殊类型的图
2．5 参考读物

第3章 网络数据可视化
3．1 概述
3．2 图可视化的基本元素
3．3 图的布局
3．4 修饰图的布局
3．5 大型网络可视化
3．6 使用R之外的可视化工具
3．7 参考读物

第4章 网络图特征的描述性分析
4．1 概述
4．2 节点和边的特征
4．2．1 节点度
4．2．2 节点中心性
4．2．3 边的特征
4．3 网络的凝聚性特征
4．3．1 子图与普查
4．3．2 密度与相对频率
4．3．3 连通性、割与流
4．4 图分割
． 4．4．1 层次聚类
4．4．2 谱分割
4．4．3 图分割的验证
4．5 同配性与混合
4．6 参考读物

第5章 网络图的数学模型
5．1 概述
5．2 经典随机图模型
5．3 广义随机图模型
5．4 基于机制的网络图模型
5．4．1 小世界模型
5．4．2 优先连接模型
5．5 评估网络图特征的显著性
5．5．1 评估网络社团数量
5．5．2 评估小世界性
5．6 参考读物

第6章 网络图的统计模型
6．1 概述
6．2 指数随机图模型
6．2．1 一般形式
6．2．2 模型界定
6．2．3 模型拟合
6．2．4 拟合优度
6．3 网络块模型
6．3．1 模型界定
6．3．2 模型拟合
6．3．3 拟合优度
6．4 潜变量网络模型
6．4．1 一般形式
6．4．2 界定潜变量效应
6．4．3 模型拟合
6．4．4 拟合优度
6．5 参考读物

第7章 网络拓扑结构推断
7．1 概述
7．2 链路预测
7．3 关联网络推断
7．3．1 相关网络
7．3．2 偏相关网络
7．3．3 i亩斯图模型网络
7．4 网络的层析拓扑结构推断
7．4．1 约束问题：树拓扑结构
7．4．2 树拓扑结构的层析推断示例．
7．5 参考读物

第8章 网络图上的过程建模与预测
8．1 概述
8．2 最近邻方法
8．3 马尔科夫随机场
8．3．1 一般形式
8．3．2 自逻辑模型
8．3．3 自逻辑模型的推断与预测
8．3．4 拟合优度
8．4 核方法
8．4．1 设计图上的核函数
8．4．2 图上的核回归
8．5 动态过程的建模与预测
8．5．1 传染病过程示例
8．6 参考读物

第9章 网络流数据分析
9．1 概述
9．2 网络流建模：引力模型
9．2．1 模型界定
9．2．2 引力模型的推断
9．3 网络流的预测：流量矩阵估计
9．3．1 不适定逆问题
9．3．2 层析引力方法
9．4 参考读物

第10章 动态网络
10．1 概述
10．2 动态网络的表示与操作
10．3 动态网络的可视化
10．4 动态网络的特征化
10．5 动态网络建模

参考文献
索引
彩图节选

前言/序言

　　网络和网络分析无疑是近年来定量科学进展大的领域之一。虽然作为领域起源的社会网络分析可以追溯至20世纪30年代，图论研究可以上溯几个世纪，但“网络科学”领域的迅速崛起与普及只是近10到15年的事情。通过我们熟悉的互联网、社交网络、病毒营销等途径，网络已经渗透到日常生活的方方面面，而不仅仅是一个研究领域或者一种研究方法了。数据的度量与分析是网络研究的重要组成部分。因此，在实际应用、研究方法以及理论发展方面，网络分析都很需要或简或繁的各类统计方法。与其他统计学分支一样，网络分析同时包括描述性和推断性的统计方法。使用这些方法可以完成与网络有关的各种任务，包括基本的网络结构可视化与特征化，对网络拓扑的采样、建模与推断，以及对网络上的静态和动态过程进行建模和预测。

　　当前已经有很多可以进行网络分析的软件，横跨各种平台、编程语言和使用环境。毫无疑问，R语言社区在网络数据统计分析软件的开发上尤其活跃。写作本书时，已经有几十个具有某些网络分析功能的R扩展包了。它们可以共同完成网络分析的各类任务：从标准的网络数据操作、可视化与特征化（如igraph、network和sna扩展包），到网络建模（如igraph，eigenmodel、ergm和mixer扩展包），再到对网络拓扑的推断（如glasso和huge扩展包）。除此之外，R的基本扩展包还提供了大量其他的分析工具和函数。

　　本书的写作目的是为网络数据的统计分析提供一种使用R语言的、简单易得的入门课程。因此，本书既不是涉及的各种R扩展包的使用手册，也不打算介绍所涉及主题的详尽概念和技术基础。相反，我们希望在这两者之间寻找一个平衡，并且在阅读体验的基础上，采用（希望是！）最简洁的程度来组织文字。相应地，我们预计本书会被以下人群使用：（1）希望开展网络数据统计分析的统计学者，无论是作为研究方向还是与他人合作，且希望继续使用R作为分析工具；（2）来自类似定量领域（如计算机科学、统计物理、经济学等）的复杂网络研究者，无论对统计是否熟悉，希望较快掌握R语言中的网络数据统计分析方法；（3）应用领域的实践者，希望涉足与某些特定应用相关的网络分析方法。

《网络数据的统计分析：R语言实践》 探寻复杂连接世界中的规律与洞见 在信息爆炸的时代，我们身处一个由无数节点及其之间连接构成的宏大网络之中。从社交媒体上错综复杂的人际关系，到生物体内基因和蛋白质的相互作用，再到互联网上信息流动的路径，网络的无处不在深刻地影响着我们的生活、工作和科学研究。理解这些网络结构、动态及其蕴含的规律，已成为当今社会亟需解决的关键挑战。 本书《网络数据的统计分析：R语言实践》正是为了应对这一挑战而生。它并非一本枯燥的理论教科书，而是一本聚焦于实践的指南，旨在带领读者深入探索如何利用强大的R语言统计工具，来理解、分析和可视化各类网络数据。本书的独特之处在于，它将统计学的严谨性与R语言的灵活性完美结合，提供了一套系统而实用的方法论，帮助读者从海量的网络数据中挖掘出有价值的洞见，从而在各自的研究和应用领域取得突破。 谁适合阅读本书？ 本书面向广泛的读者群体，包括但不限于： 数据科学家和统计学家： 想要将网络分析能力纳入其工具箱，并学习如何运用R语言进行高效的网络数据建模和分析的专业人士。 社会科学家： 对研究人际关系、组织结构、信息传播、舆论形成等社会网络现象感兴趣，并希望通过量化分析来验证理论和发现新规律的研究者。 生物信息学家和计算生物学家： 致力于探索蛋白质相互作用网络、基因调控网络、代谢网络等复杂生物学网络的结构和功能，并寻求更先进分析方法的科研人员。 计算机科学家和工程师： 关注互联网结构、信息检索、推荐系统、交通网络等计算网络问题的学者和从业者。 管理学和经济学研究者： 希望理解企业合作网络、供应链、金融市场等复杂经济和组织网络的演化规律，并寻求优化策略的专家。 对新兴技术和数据分析领域充满好奇的学习者： 渴望掌握前沿数据分析技术，并将之应用于解决实际问题的学生和个人。 无论您是拥有扎实统计学背景，还是初次接触网络分析，本书都将为您提供一个清晰的学习路径。我们假设您具备基本的R语言编程知识，但即便您是R语言新手，本书提供的代码示例和详细解释也将帮助您快速上手。 本书的核心内容与价值： 本书将网络数据的统计分析过程拆解为一系列逻辑清晰的章节，循序渐进地引导读者掌握核心概念和技术。以下是本书的主要内容亮点： 第一部分：网络数据基础与R语言入门 网络概念的定义与维度： 我们将从最基础的图论概念出发，清晰界定节点、边、度、路径、连通性等核心术语。同时，我们会讨论网络的类型，如无向图、有向图、加权图、多层网络等，为后续的分析打下坚实基础。 R语言在网络分析中的角色： R语言以其丰富的统计计算和图形化功能，成为网络分析的理想工具。本部分将介绍R语言的安装、基本操作，以及几个核心的网络分析包，如`igraph`、`sna`、`network`等。我们将演示如何导入、创建和初步处理网络数据，让读者熟悉R语言环境下的网络数据操作。 网络数据的表示与可视化： 如何将抽象的网络概念转化为可计算的数据结构至关重要。本书将详细介绍不同的网络数据表示方法（如邻接矩阵、边列表），并重点讲解如何使用R语言的高级可视化技术，绘制出清晰、信息丰富、美观的网络图。从全局结构到局部模式，可视化是理解网络的第一步，也是最直观的一步。 第二部分：网络结构的统计度量与分析 节点的中心性分析： 在任何网络中，某些节点往往扮演着更重要的角色。本书将深入讲解各种中心性度量，包括度中心性（Degree Centrality）、介数中心性（Betweenness Centrality）、接近中心性（Closeness Centrality）和特征向量中心性（Eigenvector Centrality）。我们将详细阐释每种中心性度量的统计含义，并演示如何使用R语言计算和解释它们，从而识别网络中的关键影响者、信息枢纽或瓶颈。 网络的全局结构度量： 除了节点层面的分析，理解整个网络的整体结构同样重要。本书将介绍诸如网络密度（Network Density）、平均路径长度（Average Path Length）、聚类系数（Clustering Coefficient）和网络直径（Network Diameter）等全局统计量。我们将探讨这些度量如何刻画网络的紧密程度、信息传播效率和潜在的社区结构，并展示如何利用R语言进行高效计算。 社群发现与模块化分析： 现实世界的网络往往并非随机连接，而是由具有相似属性或紧密联系的节点组成的社群（Communities）或模块（Modules）。本书将详细介绍主流的社群发现算法，如Louvain算法、Infomap算法等，并提供R语言实现。我们将引导读者如何评估社群划分的质量，以及如何从社群结构中解读网络的功能和组织方式。 网络同质性与异质性分析： 网络的结构是否在不同节点或连接上表现出一致性？本书将介绍如何分析网络的同质性（Homophily）和异质性（Heterophily），即相似节点是否倾向于相互连接，或者不同节点是否倾向于连接。我们将探讨相关的统计模型和检验方法，帮助读者理解网络连接模式背后的驱动因素。 第三部分：网络模型的构建与推断 随机图模型与基准模型： 理解一个真实的社会网络或生物网络，我们常常需要将其与理想化的模型进行比较。本书将介绍经典的随机图模型（如Erdos-Renyi模型）和更复杂的基准模型（如配置模型），用以评估真实网络的结构是否偏离随机。我们将讲解如何用R语言生成和分析这些模型，并讨论如何解释观察到的网络结构相对于随机基准的偏差。 基于统计的模型： 当我们需要更深入地理解网络结构的形成机制或预测未来连接时，统计模型就显得尤为重要。本书将重点介绍指数随机图模型（ERGM），这是一种强大的统计模型，能够刻括网络中存在的各种局部和全局的模式（如三元组、度分布等），并进行参数估计和模型检验。我们将提供详细的R语言实现步骤，以及对模型结果的深入解读，帮助读者建立和验证网络生成过程的假设。 网络演化模型： 网络并非静态的，它们会随着时间而演化。本书将探讨几种经典的动态网络模型，如优先依附模型（Preferential Attachment）、增长模型（Growth Models）等，并介绍如何利用R语言来模拟和分析网络的演化过程。这将帮助读者理解网络如何增长、如何形成其特定的结构特征。 网络上的回归与分类： 学习如何将传统的统计回归和分类方法推广到网络数据上。本书将介绍网络回归（Network Regression）和网络分类（Network Classification）的基本思想和常用方法，例如如何利用节点或网络的属性来预测其他属性，或者如何将节点划分到不同的类别，同时考虑网络结构的影响。 第四部分：特定领域的网络分析实践 社交网络分析： 深入研究社交网络中的信息传播、群体动力学、意见领袖识别、社团划分等典型问题，并提供R语言的实战案例。 生物网络分析： 聚焦于蛋白质相互作用网络、基因调控网络、疾病传播网络等，介绍相关的生物信息学分析方法和R语言工具，例如识别关键蛋白、预测基因功能、分析疾病传播模式。 信息网络与推荐系统： 分析互联网上的链接结构、用户行为数据，以及如何构建有效的推荐系统。本书将介绍 PageRank 算法等经典的信息网络分析技术。 交通与物流网络： 探索交通网络的连通性、瓶颈识别，以及物流网络的效率优化问题，并展示R语言在这些问题中的应用。 贯穿全书的实践性特点： 丰富的R语言代码示例： 本书的每一个概念和方法都配有可运行、可复制的R语言代码示例。这些代码经过精心设计和测试，可以直接在读者的R环境中运行，方便读者动手实践，加深理解。 真实世界的数据集： 我们将使用来自不同领域（社交媒体、生物学、互联网等）的真实世界数据集进行演示。这些数据集的复杂性和多样性将帮助读者应对实际分析中可能遇到的挑战。 详细的结果解释： 代码的运行结果并非终点，本书将花费大量篇幅解释统计结果的含义，以及如何将其转化为有意义的洞见。我们鼓励读者批判性地思考分析结果，并将其与研究问题相结合。 面向实际应用的案例研究： 通过一系列案例研究，本书将展示如何将所学的网络分析技术应用于解决现实世界中的具体问题，例如识别社交媒体上的虚假信息传播路径，发现生物学研究中的关键调控基因，或优化城市交通网络的流量。 本书的独特贡献： 理论与实践的完美融合： 许多网络分析书籍侧重于理论，而有些则过于强调编程技巧。本书旨在成为一座桥梁，将严谨的网络分析理论与强大的R语言实践紧密结合，使读者既能理解“为什么”，又能掌握“怎么做”。 系统性的方法论： 本书提供了一个从网络数据导入、清洗，到结构分析、模型构建，再到结果解读和应用落地的完整方法论，帮助读者构建起一套完整的网络数据分析流程。 前沿技术的引入： 在介绍经典方法的同时，本书也将触及一些当前网络分析领域的热点和前沿技术，例如动态网络分析、多层网络分析的入门概念等，为读者未来的深入研究打下基础。 注重可重复性研究： 书中的所有代码和数据分析过程都力求清晰、透明，并鼓励读者自行修改和验证，以期培养读者进行可重复性科学研究的能力。 结语： 网络数据分析是一门快速发展且极具潜力的学科。掌握网络数据的统计分析方法，并熟练运用R语言这一强大工具，将赋予您洞察复杂系统、理解连接模式、预测未来趋势的强大能力。本书《网络数据的统计分析：R语言实践》将是您在这趟激动人心的探索之旅中的得力助手。 无论您是希望理解您朋友圈的动态，还是想破解基因调控的奥秘，亦或是优化互联网的信息流动，本书都将为您提供一套行之有效的路径。让我们一起，用统计学的严谨和R语言的灵动，去揭示隐藏在纷繁网络背后的深刻规律。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排方式，我觉得非常注重读者的学习体验。从开篇对网络数据基本概念的介绍，到逐步深入各种统计分析方法的讲解，再到结合R语言的实践操作，整个过程循序渐进，逻辑清晰。我特别喜欢书中穿插的各种图示和示例，它们能够直观地帮助我理解抽象的概念，例如如何通过可视化来展示网络的连通性，或者如何用图表来解释统计分析的结果。这种“寓教于乐”的方式，让我在阅读过程中不容易感到枯燥，反而能保持高度的兴趣和专注度。我希望这本书能够让我不仅学会“怎么做”，更能理解“为什么这样做”，从而真正建立起扎实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的惊喜，在于它对“网络数据”的定义和处理方式的深入探索。我之前对网络数据的理解可能还停留在比较基础的层面，例如社交网络中的好友关系、网页之间的链接等。但这本书让我意识到，网络数据的范畴远不止于此，它可以是基因调控网络、交通网络、信息传播网络，甚至是城市基础设施网络等等。更重要的是，它不仅仅是罗列这些网络，而是深入剖析了如何用统计学的方法来理解这些网络的结构特性，比如网络的度分布、聚类系数、社群结构等等。我非常期待这本书能够详细介绍这些统计指标的计算方法以及它们所蕴含的意义，让我能够从更宏观和微观的视角来审视和解读不同的网络。

评分☆☆☆☆☆

让我感到非常兴奋的是，这本书似乎能够引领我进入一个全新的视角去理解世界。我们生活的周围无时无刻不充斥着各种各样的网络，从人与人之间的互动，到信息的高效传递，再到各种复杂系统的运行，都离不开网络的支撑。而这本书，通过网络数据的统计分析，为我们提供了一把钥匙，让我们能够去解锁这些隐藏在表象之下的奥秘。我迫不及待地想通过这本书，学习如何识别网络中的关键群体，如何分析信息的传播路径，甚至如何设计更有效的网络系统。我相信，掌握了这些知识，我将能够更深刻地理解社会、经济、技术等各个领域的运行机制。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的第一感觉，就是它的实用性。书名中的“R语言实践”几个字，立刻让我觉得这不仅仅是一本理论堆砌的学术著作，而是能够手把手带着读者实际操作的指南。我一直都对R语言在数据科学领域的强大能力有所耳闻，但苦于没有一个清晰的脉络去系统学习。这本书似乎正好填补了这个空白，它将复杂的统计分析方法与实际的编程实现相结合，理论联系实际，这对于我这种动手能力强、希望学以至止的人来说，简直是福音。我期待这本书能提供丰富的案例，让我能够跟着书中的步骤，一步步地用R语言解决实际的网络数据分析问题，从而真正掌握这项技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我真心是抱着极大的期望去翻开的，毕竟“网络数据”这个概念本身就充满了吸引力，尤其是在信息爆炸的当今社会，理解和分析网络数据的重要性不言而喻。我一直觉得，要真正洞察事物之间的联系，特别是那些隐藏在海量信息背后的复杂关系，统计学分析是不可或缺的利器。这本书的书名就直接点出了核心——“统计分析”，这让我对接下来的内容充满了期待。我希望它能为我揭示如何将抽象的网络结构转化为可以用数据说话的见解，如何通过严谨的统计方法来识别网络中的关键节点、重要连接，甚至预测未来可能出现的趋势。

评分☆☆☆☆☆

赶上两百减一百还是比较划算的，屯着慢慢看

评分☆☆☆☆☆

与介绍内容一致，送货快，非常满意。

评分☆☆☆☆☆

书很好，案例很丰富。就是物流有点慢

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

商品基本适用。可以说，有很多可以开发的资源，对于学习来说，不错的。

评分☆☆☆☆☆

买来学习r软件，写毕业论文

评分☆☆☆☆☆

做活动时买的，很实惠

评分☆☆☆☆☆

还没开始看 不过深度学习是一个很有前途的领域。

评分☆☆☆☆☆

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