Caractéristiques basées sur les liens

Dans cet exercice, vous allez calculer des caractéristiques de liens de premier ordre en multipliant l'attribut Churn du réseau par la matrice d'adjacence du réseau.

Notez que, comme le désabonnement est un indicateur binaire, l'attribut Churn vaut 1 pour les personnes en désabonnement et 0 pour les non‑désabonnés. Par conséquent, l'attribut 1-Churn vaut 1 pour les non‑désabonnés et 0 pour les personnes en désabonnement. C'est utile pour calculer le nombre de voisins non désabonnés.

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Analytique prédictive avec des données en réseau dans R

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Instructions de l’exercice

Calculez l'attribut ChurnNeighbors, c.-à-d. le nombre de voisins qui se sont désabonnés, en multipliant AdjacencyMatrix par l'attribut Churn de network. Appliquez as.vector() au résultat et ajoutez-le au réseau.
De la même façon, calculez NonChurnNeighbors, c.-à-d. le nombre de voisins non désabonnés.
Calculez l'attribut RelationalNeighbor, le ratio de personnes en désabonnement dans le voisinage, en divisant ChurnNeighbors par la somme de ChurnNeighbors et NonChurnNeighbors.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Compute the number of churn neighbors
V(network)$ChurnNeighbors <- as.vector(___ %*% V(network)$___)

# Compute the number of non-churn neighbors
V(network)$___ <- as.vector(___ %*% (1 - V(network)$___))

# Compute the relational neighbor probability
V(network)$RelationalNeighbor <- as.vector(V(network)$___ / 
    (V(network)$___ + V(network)$___))

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