Communities visualisieren
Jetzt, da wir Communities gefunden haben, visualisieren wir unsere Ergebnisse. Bevor wir plotten, weisen wir jedem Vertex seine Community-Zugehörigkeit und jeder Kante einen Crossing-Wert zu. Die Funktion crossing() in igraph gibt TRUE zurück, wenn eine bestimmte Kante Communities überquert. Das ist hilfreich, wenn wir Knoten sehen möchten, die als Brücken zwischen Communities fungieren. Vielleicht willst du dir auch nur bestimmte Communities ansehen, weil der gesamte Graph etwas einem Wollknäuel gleicht. In diesem Fall erstellen wir einen Subgraphen, der nur Communities einer bestimmten Größe (Anzahl der Mitglieder) enthält.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Fallstudien: Netzwerkanalyse in R
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Color vertices by community membership, as a factor
V(retweet_graph)$color <- factor(___(___))
# Find edges that cross between commmunities
is_crossing <- crossing(___,___)
# Set edge linetype: solid for crossings, dotted otherwise
E(retweet_graph)$lty <- ifelse(___, "solid","___")