Regroupement et réciprocité
Le travail effectué plus tôt sur le recensement des dyades devrait vous donner une intuition sur l'allure d'autres mesures au niveau du graphe, comme la réciprocité et le coefficient de regroupement, dans notre graphe d'achats croisés. Rappelez-vous qu'il y a 10 754 arêtes dans notre graphe de 10 245 sommets et, parmi celles-ci, plus de 3 000 sont mutuelles, ce qui veut dire que près de 60 % des sommets ont un lien réciproque. À quoi vous attendez-vous pour les mesures de regroupement et de réciprocité compte tenu de ces informations? Nous pouvons vérifier notre intuition à l'aide d'un modèle nul en simulant des graphes aléatoires. À la lumière des résultats de notre simulation précédente, à quoi vous attendez-vous ici? La réciprocité sera-t-elle aussi beaucoup plus élevée que ce qu'on obtiendrait par hasard?
Le graphe amzn_g est disponible.
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Études de cas : analyse de réseaux en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Calculate reciprocity
actual_recip <- ___
# Calculate the order
n_nodes <- ___
# Calculate the edge density
edge_dens <- ___