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Métricas a lo largo del tiempo

Hasta ahora, hemos estado buscando productos que impulsan otras compras examinando su grado de salida (out degree). Sin embargo, hasta la última lección solo mirábamos una instantánea en el tiempo. La duda es: ¿estos productos muestran grados de salida similares en cada periodo temporal? Al fin y al cabo, un producto que impulsa otras compras podría ser algo idiosincrático; pero si es más estable en el tiempo, podría indicar que ese producto es responsable de generar copréstamos. Para abordar esta cuestión, vamos a apoyarnos en el código que ya hemos visto y que genera una lista con un grafo en cada paso temporal.

Este ejercicio forma parte del curso

Estudios de caso: análisis de redes en R

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Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Loop over time graphs calculating out degree
degree_count_list <- lapply(___,___, mode = ___)

# Flatten it
degree_count_flat <- ___

degree_data <- data.frame(
  # Use the flattened counts
  degree_count = ___,
  # Use the names of the flattened counts
  vertex_name = names(___),
  # Repeat the dates by the lengths of the count list
  date = rep(___, ___(___))
)
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