Příznaky založené na hranách

V tomto cvičení vypočítáš příznaky prvního řádu založené na hranách. Uděláš to vynásobením atributu Churn sítě s maticí sousednosti sítě.

Povšimni si, že protože churn je binární indikátor, atribut Churn nabývá hodnoty 1 pro churnery a 0 pro non-churnery. Atribut 1-Churn proto nabývá hodnoty 1 pro non-churnery a 0 pro churnery. To se hodí při výpočtu počtu sousedů, kteří neodešli.

Toto cvičení je součástí kurzu

Prediktivní analytika pomocí síťových dat v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Vypočítej atribut ChurnNeighbors, tedy počet sousedů, kteří odešli (churnerů), vynásobením AdjacencyMatrix s atributem Churn sítě network. Na výsledek použij as.vector() a přidej ho do sítě.
Obdobně vypočítej NonChurnNeighbors, tedy počet sousedů, kteří neodešli (non-churnerů).
Vypočítej atribut RelationalNeighbor, tedy podíl churnerů v okolí uzlu, vydělením ChurnNeighbors součtem ChurnNeighbors a NonChurnNeighbors.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Compute the number of churn neighbors
V(network)$ChurnNeighbors <- as.vector(___ %*% V(network)$___)

# Compute the number of non-churn neighbors
V(network)$___ <- as.vector(___ %*% (1 - V(network)$___))

# Compute the relational neighbor probability
V(network)$RelationalNeighbor <- as.vector(V(network)$___ / 
    (V(network)$___ + V(network)$___))

Upravit a spustit kód