Graphe de réseau en 3D par communautés

Pour terminer, vous allez créer un graphique interactif avec threejs où les sommets sont colorés selon leur appartenance à une communauté, telle que déterminée par la méthode de détection de communautés « fast-greedy ».

Cette activité fait partie du cours

Analyse de réseaux avec R

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Instructions de l’exercice

Utilisez la fonction membership() sur l'objet igraph de communauté kc pour générer un vecteur d'appartenance communautaire pour chaque sommet.
Vérifiez combien de communautés il y a avec la fonction sizes() sur l'objet igraph de communauté kc.
Utilisez set_vertex_attr() pour ajouter à l'objet graphe g un attribut de sommet appelé color. Les valeurs à ajouter sont les couleurs selon l'appartenance assignée à l'objet i.
Tracez le graphe en trois dimensions avec la fonction graphjs() sur l'objet réseau g.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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
___(___)

Modifier et exécuter le code