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

保坂大樹 黒木裕鷹

• 技術評論社 (2025年2月25日発売)

作品紹介・あらすじ

ネットワークデータは、点と点の「つながり」によって表現されるデータです。決して特別なデータではなく、私たちの日常生活のさまざまな場面に存在しています。たとえば、SNSのフォロー関係やWebページ間のリンクのような明らかにネットワーク構造を持つデータだけでなく、ECサイトの購買履歴や株式市場の取引といった、一見ネットワークとは無関係に思えるデータにも、つながりの構造を見出すことができます。この「つながり」を活用することで、これまで見えなかったデータの新しい特徴を引き出すことが可能になります。

近年では、計算機リソースの向上や新しいアルゴリズムの登場により、ネットワークデータの実用化が急速に進んでいます。本書では、各手法について平易な言葉で解説することを目指すだけでなく、Pythonを用いたコード例を通じて、データの取り扱いから特徴抽出、さらにNode EmbeddingやGNNといった機械学習手法への応用までを実践的に紹介します。

また、単なる技術の羅列ではなく、身近なデータからネットワーク構造をどのように見出し、意味付けし、課題解決に結びつけるかという思考プロセスや応用事例にも重点を置いています。具体例としては、SNSのフォロー関係やWebページのリンクといった典型的なネットワークデータはもちろん、ECサイトの購買履歴やビジネス文書、さらにはレシートといった、通常「表形式」で扱われるデータに隠れた「つながり」を抽出・活用する手法を丁寧に解説します。

感想・レビュー・書評

[dsukesanさんの感想 · 2025年2月22日]

社会学のネットワーク理論と一緒に学ぶと、社会課題解決につながる分析ができるのでは？

[Naruki Chigiraさんの感想 · 2025年8月6日]

ネットワーク/グラフデータの書籍というと、数学的な定義に寄ったものや応用をカタログ的に並べたものなどある。本書は基礎的な知識からはじまり、操作の目的を説明しつつ、必要十分な量の数式を交えて解説を進めるので、入門書として非常に優れている。

グラフの定義、性質、クラスタリング埋め込みなど、はじめてこの領域に触れるにはちょうどいい内容となっている。それぞれを深く理解するためには他の文献にあたる必要があるだろうが、本書の記述は応用すぎるなどと感じることもなく、ストレスなく読み進めることができた。

[fraserlibさんの感想 · 2025年5月1日]

請求記号　417/Ku 75

[aokikenichiさんの感想 · 2025年3月23日]

ネットワーク科学の本は少ないので逆に言うと好著が多いのですが、本書は初心向けに「つながり」のところを丁寧に解説していて、良い本と思います。
グラフネットワークの本の触りですがその解説もあり、ネットワーク科学の入門としては推しですね。