Gephi Quick Start (Japanese)
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チュートリアルクイックスタート
Gephi チュートリアルクイックスタート
入門チュートリアルへようこそ!このチュートリアルでは、Gephi におけるネットワークの可視化と操作の基本的な手順について説明しています。
このチュートリアルの作成には Gephi version 0.7alpha2 を使用しました。
Gephi をダウンロードする
最終更新: 2010 年 3 月 5 日
* はじめに* ファイルのインポート* 可視化* レイアウト* ランキング (色)* メトリクス* ランキング (サイズ)* もう一度レイアウト* ラベルの表示* コミュニティ検出* パーティション* フィルタ* プレビュー* エクスポート* 保存* まとめ
グラフファイルを開く
• ファイルをダウンロードします。 LesMiserables.gexf
• [File] メニューの [Open] をクリックします。
グラフの形式
- GEXF- GraphML- Pajek NET- GDF- GML
- Tulip TLP- CSV- Compressed ZIP
* はじめに* ファイルのインポート* 可視化* レイアウト* ランキング (色)* メトリクス* ランキング (サイズ)* もう一度レイアウト* ラベルの表示* コミュニティ検出* パーティション* フィルタ* プレビュー* エクスポート* 保存* まとめ
クイックスタートチュートリアル
インポートレポート
• ファイルを開くと、見つかったデータと問題がレポートに表示されます。
- ノード数- エッジ数- グラフのタイプ
• 表示された内容でよければ [OK] をクリックし、グラフを表示します。
* はじめに* ファイルのインポート* 可視化* レイアウト* ランキング (色)* メトリクス* ランキング (サイズ)* もう一度レイアウト* ラベルの表示* コミュニティ検出* パーティション* フィルタ* プレビュー* エクスポート* 保存* まとめ
クイックスタートチュートリアル
グラフが表示されるはずです。
インポートしたのは “Les Miserables” データセット です。Victor Hugo の1
『レ・ミゼラブル(ああ無情)』の登場人物を重み付けして表示しています。
ノードの位置は最初はランダムなので、表示のされ方は図とは少し異なるかもしれません。
1 D. E. Knuth, The Stanford GraphBase: A Platform for Combinatorial Computing, Addison-Wesley, Reading, MA (1993).
* はじめに* ファイルのインポート* 可視化* レイアウト* ランキング (色)* メトリクス* ランキング (サイズ)* もう一度レイアウト* ラベルの表示* コミュニティ検出* パーティション* フィルタ* プレビュー* エクスポート* 保存* まとめ
クイックスタートチュートリアル
グラフの可視化
• グラフを移動したり、縮小・拡大したりするにはマウスを使います。 - ズーム: マウスホイール - パン: 右ボタンでドラッグ
• ウィンドウ下部に [Edge Thickness] スライダがあります。
• グラフが見えなくなったら、位置をリセットしてください。
ズーム
ドラッグ
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クイックスタートチュートリアル
• [Force Atlas] を選択します。
下にレイアウトのプロパティが表示されますが、デフォルト値のままにしておきます。
• をクリックしてアルゴリズムを実行します。
グラフのレイアウト
レイアウトアルゴリズムはグラフの形状を設定するもので、最も重要な操作です。
• 左パネルに [Layout] モジュールがあります。
レイアウトアルゴリズム
グラフは一般に「力指向」アルゴリズム ("Force-based" algorithms) でレイアウトされます。このアルゴリズムの原則は単純で、つながりのあるノード同士は互いに引き合い、つながりのないノード同士は互いに斥け合うというものです。
* はじめに* ファイルのインポート* 可視化* レイアウト* ランキング (色)* メトリクス* ランキング (サイズ)* もう一度レイアウト* ラベルの表示* コミュニティ検出* パーティション* フィルタ* プレビュー* エクスポート* 保存* まとめ
クイックスタートチュートリアル
レイアウトのコントロール
レイアウトのプロパティが用意されているのは、選択したアルゴリズムをコントロールして美的に優れた表現が得られるようにするためです。
• では、 をクリックしてアルゴリズムを停止してください。
• [Repulsion strengh] を 10 000 に設定してグラフを拡大します。
• [Enter] キーを押して変更した値を確定します。
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クイックスタートチュートリアル
次のようなレイアウトのグラフが表示されるはずです。
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クイックスタートチュートリアル
• ウィンドウの左上部に [Ranking] モジュールがあります。
• ランクパラメータとして [Degree] を選択します。
• をクリックして結果を表示します。
ランキング (色)
[Ranking] モジュールでは、ノードの色とサイズを設定できます。
次のような設定パネルが表示されます。
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クイックスタートチュートリアル
• グラデーションコンポーネントをマウスでポイントします。
• 三角の上でダブルクリックして色を設定します。
色の設定
パレット
パレットを使用するにはパネルを右クリックします。
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クイックスタートチュートリアル
• ツールバー下部にある結果テーブルを表示するためのコントロールをオンにします。
• もう一度 をクリックします。
ランキングの結果テーブル
結果テーブルを有効にするとランクの値を表示できます。Valjean には 36 のリンクがあり、ネットワークの中で最も接続の多い登場人物です。
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クイックスタートチュートリアル
ここでは、ネットワークの平均パス長 (average path length) を計算します。考えられるすべてのノードのペアのパス長を計算し、ノード間の距離に関する情報を取得します。
• 右パネルに [Statistics] モジュールがあります。
• [Average Path Length] の横にある をクリックします。
メトリクス
利用可能なメトリクス
- Diameter (直径)- Average Path Length (平均パス長)- Clustering Coefficient (クラスタリング係数)- PageRank (ページランク)- HITS (Hyperlink-Induced Topic Search)
- Betweeness Centrality (媒介中心性)- Closeness Centrality (近接中心性)- Eccentricity (離心性)- Community Detection (コミュニティ検出) (モジュラリティ)
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クイックスタートチュートリアル
メトリクスの設定
設定パネルが表示されます。
• [Directed] をクリックし、[OK] をクリックしてメトリクスを計算します。
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クイックスタートチュートリアル
メトリクスの結果
計算が終わると、目的のメトリクスがレポートに表示されます。
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クイックスタートチュートリアル
• [Ranking] モジュールに戻ります。
• リストから [Betweeness Centrality] を選択します。
このメトリクスは、値の高さでノードの影響力を示します。
ランキング (サイズ)
メトリクスは、全体に関するレポートを生成するだけでなく、各ノードの結果も示します。直前に実行した "Average Path Length" アルゴリズムによって次の 3 つの新しい値が作成されたのもそのためです。
- Betweeness Centrality (媒介中心性)- Closeness Centrality (近接中心性)- Eccentricity (離心性)
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クイックスタートチュートリアル
ランキング (サイズ)
ここではノードのサイズを設定します。色は [Degree] インジケータで設定した色のままです。
• をクリックして結果を表示します。
• ツールバーにあるサイズ用のダイヤモンドアイコンをクリックします。
• [min size] を 10 に、[Max size] を 50 に設定します。
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クイックスタートチュートリアル
次のような色とサイズのグラフが表示されるはずです。
色: [Degree]サイズ: [Betweeness Centrality] メトリクス
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クイックスタートチュートリアル
• [Layout] パネルに戻ります。
• [Adjust by Sizes] オプションをオンにし、しばらくアルゴリズムを実行します。
• 以前とは異なり、ノードはオーバーラップせずに表示されます。
もう一度レイアウト
現在のレイアウトは必ずしも最適なものとはいえません。大きなノードが小さなノードを覆い隠しているからです。
[Force Atlas] アルゴリズムには、レイアウト時にノードのサイズを考慮するオプションがあります。
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クイックスタートチュートリアル
色とサイズで中心となるノードを表示していますが、ネットワークをもっと詳しく見てみましょう。
• ノードのラベルを表示します。
• ノードのサイズに比例するようにラベルのサイズを設定します。
• ラベルのサイズをスケールスライダで設定します。
ラベルの表示
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クイックスタートチュートリアル
コミュニティ検出
コミュニティを検出して調査する機能は、ネットワーク分析では不可欠です。ここでは、例に含まれているクラスタに色を付けてみましょう。
Gephi は Louvain メソッド を実装しており、 [Statistics] パネルから利用できます。1
[Modularity] の横にある をクリックします。
1 Blondel V, Guillaume J, Lambiotte R, Mech E (2008) Fast unfolding of communities in large net-works. J Stat Mech: Theory Exp 2008:P10008. (http://findcommunities.googlepages.com)
• [Randomize] をオンにします。
• [OK] をクリックして検出を開始します。
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クイックスタートチュートリアル
• 左パネルに [Partition] モジュールがあります。
• すぐに [Refresh] ボタンをクリックしてパーティションリストを取得します。
パーティション
コミュニティ検出アルゴリズムによって、各ノードの "Modularity Class" の値が作成されました。
パーティションモジュールでは、この新しいデータを使ってコミュニティに色を付けることができます。
ノードとエッジの列を見るには
ノードとエッジの列とその値は、[Data Table] ビューで参照できます。
[Data Laboratory] タブをクリックし、[Nodes] をクリックすると、テーブルが更新されます。
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クイックスタートチュートリアル
• パーティションリストで [Modularity Class] を選択します。
9 つのコミュニティが見つかったと表示されます(環境によって値は異なります)。各コミュニティを識別する色はランダムに設定されます。
• をクリックしてノードに色を付けます。
パーティション
パネルを右クリックして [Randomize colors] をクリックすると、色を変更できます。
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ネットワークはおよそ次のように表示されているはずです。
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クイックスタートチュートリアル
• 右パネルに [Filters] モジュールがあります。
• [Topology] カテゴリの [Degree Range] を選択します。
• [Degree Range] を [Queries] にドラッグし、[Drag filter here] にドロップします。
フィルタ
最後の操作として、フィルタリングを取り上げましょう。フィルタを作成すると、ネットワーク上の一部のノードとエッジを隠すことができます。ここでは、リーフ、すなわち、エッジが 1 つだけのノードを除外するフィルタを作成します。
ドラッグ
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フィルタ
ヒント
値の数字の上をダブルクリックすると、範囲を手動で編集できます。
• [Degree Range] をクリックしてフィルタをアクティベートします。パラメータパネルが表示されます。
パネルには、レンジスライダと、データ (ここでは次数分布) を表す図が表示されます。
• スライダを移動して、下限を 2 にします。
• ボタンをクリックしてフィルタリングを有効にします。
次数が 2 未満のノードが表示されなくなります。
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フィルタリングされたネットワーク
これで操作については終わりです。次はレンダリングをプレビューし、エクスポートの準備をします。
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プレビュー
• 作成したグラフを SVG または PDF ファイルとしてエクスポートする前に、以下の目的でプレビューを行います。
• バナーの [Preview] タブを選択します。
• [Refresh] をクリックしてプレビューを表示します。
- グラフがどのように表示されるかを正確に把握する。- 最後の微調整を行う。
ヒント
グラフが大きい場合は、[Preview ratio] スライダで 50% または 25% に値を下げるとグラフを小さく表示できます。
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プレビュー
• [Node] のプロパティの中から [Show Labels] オプションを探してオンにします。
• をクリックします。
プレビューの設定ではプリセットを使用できます。プリセットリストを使ってさまざまな設定を試してみてください。
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プレビュー中のグラフ
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SVG としてエクスポート
[Preview] で、[Export] の横にある [SVG] をクリックします。
SVG ファイルは、PDF 同様、ベクターグラフィックです。画像はさまざまなサイズにスムーズに縮小・拡大することができ、高解像度での印刷やほかのデータへの組み込みが可能です。
SVG ファイルの変更や操作には、Inkscape や Adobe Illustrator を使ってください。
高解像度のスクリーンショット
必要なものが高解像度の PNG スクリーンショットだけの場合は、可視化タブの下部の可視化プロパティバーにある アイコンを使ってください。
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プロジェクトの保存
プロジェクトを保存すると、すべてのデータと結果が単一のセッションファイルにカプセル化されます。
いくつか手順をやり忘れたときは、次のところからセッションをダウンロードできます。
LesMiserables.gephi
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クイックスタートチュートリアル
まとめ
このチュートリアルでは、Gephi の基本操作、すなわちネットワークファイルのオープン、可視化、操作、レンダリングの方法について学びました。
このあとは、次のものを参照してください。 • Gephi Web サイト • Gephi Wiki • Gephi フォーラム
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