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3D-Community-Netzwerkgraph

Zum Abschluss erstellst du in dieser Übung ein interaktives threejs-Diagramm, in dem die Knoten anhand ihrer Community-Zugehörigkeit platziert sind, wie sie von der Fast-Greedy-Community-Detection-Methode bestimmt wurde.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Netzwerkanalyse mit R

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Anleitung zur Übung

  • Verwende die Funktion membership() auf dem Community-igraph-Objekt kc, um einen Vektor mit der Community-Zugehörigkeit für jeden Knoten zu erzeugen.
  • Prüfe mit der Funktion sizes() auf dem Community-igraph-Objekt kc, wie viele Communities es gibt.
  • Verwende set_vertex_attr(), um dem Graph-Objekt g ein Knotenattribut namens color hinzuzufügen. Die hinzuzufügenden Werte sind die Farben basierend auf der Zugehörigkeit, die dem Objekt i zugewiesen ist.
  • Stelle den dreidimensionalen Graphen mit der Funktion graphjs() auf dem Netzwerkobjekt g dar.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Create an object 'i' containin the memberships of the fast-greedy community detection
i <-  ___(kc)

# Check the number of different communities
___(kc)

# Add a color attribute to each vertex, setting the vertex color based on community membership
g <- ___(___, "___", value = c("yellow", "blue", "red")[i])

# Plot the graph using threejs
___(___)
Code bearbeiten und ausführen