Python으로 시작하는 네트워크 분석

네트워크에서 중요한 노드를 식별하는 여러 방법을 배웁니다. 이 과정에서 더 발전된 네트워크 분석 개념과 경로 탐색 알고리즘의 기본도 함께 살펴봅니다. 마지막에는 Twitter 네트워크 데이터셋을 심층 분석하며, 차수 중심성(degree centrality)과 매개 중심성(betweenness centrality) 같은 개념을 확실히 다집니다.

이 장의 초점은 네트워크 데이터 안에서 흥미로운 구조를 찾는 것입니다. 클리크, 커뮤니티, 서브그래프 같은 핵심 개념을 배우며, 2장에서 익힌 기술들을 폭넓게 활용합니다. 장을 마칠 때쯤이면 실제 사례 연구에 바로 적용할 준비가 될 거예요.

마지막 장에서는 GitHub 협업자 네트워크 데이터를 활용한 심층 사례 연구를 통해 지금까지 배운 내용을 종합합니다. 실제 소셜 네트워크 데이터의 훌륭한 예시이며, 새로 익힌 역량을 충분히 시험해 볼 수 있어요. 장을 마치면 함께 협업하면 좋을 GitHub 사용자를 연결하는 자신만의 추천 시스템을 완성하게 됩니다.