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##### パッケージの準備
# igraph、linkcommパッケージをインストール
install.packages("igraph")
install.packages("linkcomm")

# igraph、linkcommライブラリを読み込み
library(igraph)
library(linkcomm)

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# ライブラリの準備
install.packages("igraph")
install.packages("linkcomm")
library(igraph)
library(linkcomm)

# データの準備
d <- read.csv("08_imotodesse.csv", header=T)
g <- d[1:2]

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# ライブラリの準備
install.packages("igraph")
library(igraph)

# データの準備
d <- read.csv("08_imotodesse.csv", header=T)
g <- graph.data.frame(d[1:2],directed=T)

### ネットワーク分析
# ノード数、リンク数

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### パッケージの準備
install.packages("igraph")
library(igraph)


### 木グラフ（ケーリー・ツリー）
graph1 <- graph.tree(20, mode = "undirected") #graph1に、ノードの数20で木グラフを作成	
plot(graph1) #graph1をプロット

average.path.length(graph1) #graph1の平均経路長を算出

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### パッケージの準備
# igraphパッケージをインストール
install.packages("igraph")

# igraphライブラリを読み込み
library(igraph)


### データの準備
# work_1.csvを読み込み、 dというオブジェクトに代入。1行目はヘッダー。エンコーディングはShift-JIS。

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##### twitterの特定ユーザがfollowしているユーザ間のfollowing関係を分析します。
##### 下記では、@hentaimimura を例としています。

### igraphパッケージの読み込み
library(igraph)

### データ読み込み（エッジリスト）
data <- read.csv("hentaimimura_following_list.csv", header=T)
nrow(data)

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// マルコフ連鎖で1文を要約する
function markov(cell) {
  var segmenter = new TinySegmenter(); // インスタンス生成
  var segs = segmenter.segment(cell);  // 単語の配列が返る
  var dic = makeDic(segs);
  return makeSentence(dic);
}

// マルコフ連鎖で複数文を要約する
function markov_array(cells) {

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function getAmazonPrice() {
  var sheet = SpreadsheetApp.getActiveSheet();
  var date = new Date();
  var row = sheet.getLastRow()+1;
  
  sheet.getRange('A'+ row).setValue(date);
  
  sheet.getRange('B'+ row)
    .setFormula('=IMPORTXML(E1,"//td[@class=\'a-span12\']/span[@class=\'a-size-medium a-color-price\']")');
}

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