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Gephi チュートリアル
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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
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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。 * 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
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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). * 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
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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 * 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
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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。 * 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
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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。 * 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
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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。 * 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
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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。 * 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
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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。 * 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
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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) * 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
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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。 * 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
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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。 * 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
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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) * 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
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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 * 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
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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。 * 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
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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。 * 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
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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。 * 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
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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 * 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
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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。 * 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
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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。 * 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
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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。 * 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
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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。 * 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
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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。 * 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
