การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์โดยใช้ข้อมูลเครือข่ายใน R

ในคอร์สนี้ จะได้เรียนรู้การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ขั้นสูงโดยใช้ข้อมูลเครือข่ายใน R เป้าหมายของการวิเคราะห์เครือข่ายคือการพยากรณ์ว่าโหนดในเครือข่ายจัดอยู่ในกลุ่มใด เช่น ผู้ที่มีแนวโน้มจะเลิกใช้บริการหรือไม่ ผู้ที่มีพฤติกรรมทุจริตหรือไม่ ผู้ที่มีความเสี่ยงผิดนัดชำระหนี้หรือไม่ เป็นต้น เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ เราจะอธิบายวิธีนำข้อมูลจากเครือข่ายและโครงสร้างพื้นฐานมาใช้ในการพยากรณ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราจะแนะนำแนวคิดการสร้างฟีเจอร์ (featurization) เพื่อนำฟีเจอร์ของเครือข่ายมาเพิ่มเติมร่วมกับฟีเจอร์ที่ไม่ใช่เครือข่าย ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลวิเคราะห์ที่ได้ ในคอร์สนี้จะได้ใช้แพ็กเกจ igraph เพื่อสร้างและกำหนดป้ายกำกับให้เครือข่ายของลูกค้าในบริบทการเลิกใช้บริการ และเรียนรู้พื้นฐานของการเรียนรู้บนเครือข่าย จากนั้นจะได้เรียนรู้เรื่อง homophily, dyadicity และ heterophilicity รวมถึงวิธีนำแนวคิดเหล่านี้มาใช้สำรวจเครือข่ายเชิงลึก ต่อมาจะได้ใช้ฟังก์ชันของแพ็กเกจ igraph เพื่อคำนวณฟีเจอร์เครือข่ายต่าง ๆ ทั้งฟีเจอร์ที่เน้นที่โหนดและฟีเจอร์ที่อิงจากโหนดเพื่อนบ้าน นอกจากนี้ยังจะได้ใช้อัลกอริทึม Google PageRank เพื่อคำนวณฟีเจอร์เครือข่ายและตรวจสอบพลังการพยากรณ์เชิงประจักษ์ สุดท้าย เราจะสอนวิธีสร้างชุดข้อมูลแบบตารางจากเครือข่าย และนำไปวิเคราะห์ด้วย logistic regression และ random forests