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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。

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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

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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。

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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).

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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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• [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。

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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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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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• 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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• 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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• 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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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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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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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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• [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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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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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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• [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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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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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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• 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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• 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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• 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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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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