Randomizace váženého clusterování
Vidíme podporu pro hypotézu, že graf s nízkou konektivitou bude mít také velmi vysoké clusterování – mnohem vyšší, než by odpovídalo náhodě. Náš graf ale není jen neorientovaný graf: obsahuje také váhy reprezentující počet jízd. Při randomizaci tedy musíme vzít v úvahu několik věcí najednou. Za prvé, vážená verze metriky existuje pouze v lokální podobě, takže se hodnota tranzitivity počítá pro každý vrchol zvlášť. Za druhé, náhodný graf váhy neobsahuje. Abychom oba problémy vyřešili, zaměříme se na průměrnou vrcholovou tranzitivitu a použijeme o něco složitější randomizační schéma.
Pro výpočet vážené vrcholové tranzitivity sítě nastav v volání funkce transitivity() parametr type na "weighted".
Síť jízd kol trip_g_simp je k dispozici.
Toto cvičení je součástí kurzu
Případové studie: Analýza sítí v R
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Find the mean local weighted clustering coeffecient using transitivity()
actual_mean_weighted_trans <- mean(___(___, type = "weighted"))
# Calculate the order
n_nodes <- ___(trip_g_simp)
# Calculate the edge density
edge_dens <- edge_density(___)
# Get edge weights
edge_weights <- E(___)$___