Vizualizace metrik v čase
Můžeme také zkoumat, jak se metriky celého grafu v průběhu času mění (nebo nemění). Dříve jsme se zaměřili na dvě důležité z nich – shlukovací koeficient a reciprocitu. Obě byly poměrně vysoké, což jsme po vizuální prohlídce struktury grafu očekávali. Časem se ale každá z nich může změnit. Jsou globální nákupní vzorce na Amazonu stabilní? Pokud ano, měly by být grafy těchto metrik v podstatě vodorovné přímky, což by znamenalo, že reciprocita je každý den přibližně stejná a míra shlukovací struktury zůstává vysoká. Pojďme se podívat, co zjistíme.
Kód pro výpočet tranzitivity podle grafu je již připraven.
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.
# Examine this code
transitivity_by_graph <- data.frame(
date = d,
metric = "transitivity",
score = sapply(all_graphs, transitivity)
)
# Calculate reciprocity by graph
reciprocity_by_graph <- data.frame(
date = ___,
metric = ___,
score = ___ )