Nachbarschaftsbasierte Link-Features

Manchmal beeinflussen die Feature-Werte benachbarter Knoten das Verhalten. In dieser Übung schaust du dir den Attributwert benachbarter Knoten an und berechnest deren Durchschnitt. Das machst du für Degree, Triangles, Transitivity und Betweenness.

Du sollst:

Die Adjazenzmatrix mit dem Netzwerkattribut multiplizieren, dessen Durchschnitt du ermitteln willst, um den Gesamtwert in der Nachbarschaft zu erhalten.
Für den Durchschnitt durch den Grad des Knotens teilen, gegeben durch den Vektor degree, der bereits geladen wurde.
Abschließend das Ergebnis in einen Vektor umwandeln und als Knotenattribut in network speichern.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Predictive Analytics mit vernetzten Daten in R</Kurs>

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Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Extract the average degree of neighboring nodes
V(network)$averageDegree <- 
    as.vector(AdjacencyMatrix %*% V(network)$___) / degree

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