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授業の目標
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SNS におけるユーザ同士のつながりや，ウェブページのリンク構造など，「つながり」によって表されるデータを分析するためのネットワーク分析が注目されている．例えば，ECサイトでは「一緒に購入されている商品」をおすすめされるケースがあるが，これは，他のユーザが閲覧中の商品と同時に購入したという「つながり」を持つ商品を探すアルゴリズムに基づいている．このように，ネットワーク分析は，研究だけではなく，ビジネス現場での活用も盛んになっている．本講義では，ネットワークに着目したデータ構造やアルゴリズムを理解し，場面に応じてそれらを適切に選択し，活用できる能力を身につけることを目標とする．
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到達目標
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以下の二点を到達目標とする．
1. ネットワーク分析の各手法を理解し，これらが社会のどのような場面で活用されているかを説明できる．
2. ネットワーク分析に関して，書籍や技術文書を読むことで，その技術を理解することができる，また理解した技術をわかりやすく人に説明できる．
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身につく能力
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＜全学ディプロマ・ポリシー＞
○(1)各研究科・専攻の専門分野に応じた高度な専門知識
○(2)各研究科・専攻の専門分野に応じた研究開発能力
(3)高い水準の幅広い教養と倫理観
(4)高度な専門知識・研究開発能力・倫理観・幅広い教養を統合し、問題を発見し解決する能力
(5)高度な専門知識・研究開発能力・倫理観・幅広い教養を統合し、グローカルな視野をもって社会的・経済的価値を創出する力
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授業の概要
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SNS におけるユーザ同士のつながりや，ウェブページのリンク構造など，「つながり」によって表されるデータを分析するためのネットワーク分析が注目されている．例えば，ECサイトでは「一緒に購入されている商品」をおすすめされるケースがあるが，これは，他のユーザが閲覧中の商品と同時に購入したという「つながり」を持つ商品を探すアルゴリズムに基づいている．このように，ネットワーク分析は，研究だけではなく，ビジネス現場での活用も盛んになっている．本講義では，ネットワークに着目したデータ構造やアルゴリズムの基礎，およびその応用事例について学習する．受講生は事前に，教科書の割り当てられた部分の説明資料を作成し，授業時にその内容について発表を行うこととする．
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授業の計画
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以下の内容について学ぶ
1. 導入
2. ネットワークデータの基礎
3. ネットワークデータの発見・観測・入手
4. ネットワークのデータ形式・ハンドリング
5. ネットワークの性質その1
6. ネットワークの性質その2
7. ネットワークの機械学習タスクその1
8. ネットワークの機械学習タスクその2
9. ノード埋め込みその1
10. ノード埋め込みその2
11. グラフニューラルネットワークその1
12. グラフニューラルネットワークその2
13. 事例 (自然言語処理，金融分野)
14. 事例 (労働市場，情報推薦(レコメンデーション))
15. 事例 (社会ネットワーク，生物学)
受講者の理解度や進捗に応じて，順番を入れ替えたり，一部構成を変更する可能性がある．
授業は輪講形式で実施することとする．受講生は事前に，教科書の割り当てられた部分の説明資料を作成し，
授業時間中に内容を発表する．発表内容に関して，他の受講生からの質疑応答および議論を行う．
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授業時間外学修の指示
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1. 受講生には，事前に輪講の担当パートを割り当てる．割り当てられた部分に関する説明資料を，授業日までに作成し，プレゼンを行うこと．
2. 受講生は事前に，自分の担当パートではない部分についても必ず精読し，疑問点を明らかにしておくこと．
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成績評価の方法
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下記により総合的に評価する
- 各自割り当てられた回のプレゼン資料および発表内容
- 他の受講生の発表内容に対する質問
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テキスト・参考書等
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テキスト:
黒木 裕鷹, 保坂 大樹 (著) : データのつながりを活かす技術〜ネットワーク／グラフデータの機械学習から得られる新視点
出版社 : 技術評論社
ISBN：978-4297147846
価格：本体3,300円
★毎回の講義で使用するため，必ずテキストを持参して受講すること．
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履修上の留意点
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「PythonプログラミングI」「機械学習」の講義内容を理解していることを前提とするため，十分復習しておくこと．
経営コース以外の学生が受講する場合は，それぞれの学科で学んだプログラミングや機械学習関連の講義内容を復習しておくこと．
テキストは，講義で使用するため，必ず毎回持参すること
PC を使う場合があるので，指示があった場合に Python がインストールされた BYOD PC を持参すること
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資料
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備考
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