#グラフ分析

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二部ネットワーク分析は、2種類のノード群の間の関係を分析する手法です。顧客と商品、著者と論文などの二者間関係の構造を明らかにし、推薦や市場分析に活用する方法を解説します。

コミュニティ検出は、ネットワーク内で密に接続されたノード群（コミュニティ）を自動的に発見する手法です。モジュラリティ最適化やラベル伝播法などの主要アルゴリズムと、組織分析・マーケティングでの活用法を解説します。

ナレッジグラフ分析は、エンティティ間の関係を三つ組（トリプル）で表現した知識構造を分析する手法です。構築方法、クエリ手法、推論・補完技術とビジネスでの活用法を解説します。

リンク予測は、ネットワーク内のノード間に将来エッジが形成されるかを予測する手法です。共通近傍・Jaccard係数・Adamic-Adar指標などの主要手法と、推薦・不正検知での活用法を解説します。

ネットワークモチーフ分析は、ネットワーク内でランダムに期待される以上の頻度で出現する小規模な接続パターン（モチーフ）を発見する手法です。モチーフの種類と検出方法、ビジネスでの活用法を解説します。

グラフニューラルネットワーク（GNN）は、ノードとエッジからなるグラフ構造データを扱う深層学習手法です。基本原理、構成要素、実践手順、ビジネス応用、注意点を体系的に解説します。