【发布时间】:2019-07-18 00:37:38
【问题描述】:
我有一个由 igraph 包中的函数 graph.data.frame 创建的图形数据框。我的边包含有关“关系强度”的信息,而我的节点包含有关“节点强度”的信息。
我想做的是通过关联的各个节点的强度来衡量关系的强度。
对于我的可重现示例,我将使用igraph 文档中的设置(输入?graph.data.frame 并向下滚动)。我绘制了各个参与者之间的关系,并使用advice 列作为关系强度的指标。出于某种疯狂的原因,我想通过建议的接受者和提供者的平均年龄来衡量建议质量的值。
我能够在创建图形数据框之前进行缩放(我将边和节点作为两个单独的 data.tables,所以我所要做的就是一堆加入 + 一些巫术,因为我的真实情况是比下面的例子复杂一点),但我很好奇在创建 igraph 数据框后如何做。
actors <- data.frame(name=c("Alice", "Bob", "Cecil", "David",
"Esmeralda"),
age=c(48,33,45,34,21),
gender=c("F","M","F","M","F"))
relations <- data.frame(from=c("Bob", "Cecil", "Cecil", "David",
"David", "Esmeralda"),
to=c("Alice", "Bob", "Alice", "Alice", "Bob", "Alice"),
same.dept=c(FALSE,FALSE,TRUE,FALSE,FALSE,TRUE),
friendship=c(4,5,5,2,1,1), advice=c(4,5,5,4,2,3))
# create graph data frame
# note that i treat the network as undirected here
g <- graph.data.frame(relations, directed=FALSE, vertices=actors)
print(g, e=TRUE, v=TRUE)
# plot a graph of the network
plot(g,
edge.label = edge_attr(g, 'advice'),
vertex.label = paste0(vertex_attr(g, 'name'),
'\nage = ',
vertex_attr(g, 'age')))
【问题讨论】:
-
你所说的“规模”是什么意思?如果你有一个边权重和相应的节点权重,你会计算它们的什么函数?
-
我想把两者分开
-
在这种情况下,它将类似于
advice/(mean(age_of_node_1, age_of_node_2))
标签: r igraph network-analysis