Graphes aléatoires

Générer des graphes aléatoires est une méthode importante pour analyser à quel point d'autres mesures de réseau sont susceptibles ou non de se produire, compte tenu de certaines propriétés du graphe original. Le graphe aléatoire le plus simple a le même nombre de sommets que votre graphe d'origine et une densité approximativement égale. Ici, vous allez créer un graphe aléatoire basé sur le réseau de Forrest Gump original.

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Analyse de réseaux avec R

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Instructions de l’exercice

Générez un graphe aléatoire avec la fonction erdos.renyi.game(). Le premier argument n doit être le nombre de nœuds du graphe g, que vous pouvez calculer avec gorder(). Le deuxième argument p.or.m doit être la densité du graphe g, que vous avez déjà enregistrée dans l'objet gd. Le dernier argument est type='gnp' pour indiquer à la fonction que vous utilisez la densité du graphe pour générer un graphe aléatoire. Enregistrez ce nouveau graphe dans le vecteur g.random.
Obtenez la densité du graphe aléatoire g.random. Si vous générez un graphe aléatoire plusieurs fois, vous remarquerez que cette valeur variera légèrement, mais restera approximativement égale à la densité de votre graphe original g de l'exercice précédent, enregistrée dans l'objet gd.
Calculez la longueur de chemin moyenne du graphe aléatoire g.random.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

library(igraph)

# Create one random graph with the same number of nodes and edges as g
g.random <- ___(n = ___, p.or.m = ___, type = "gnp")

g.random

plot(g.random)

# Get density of new random graph `g.random`
___(___)

# Get the average path length of the random graph g.random
___(___, directed = FALSE)

Modifier et exécuter le code