Graphes aléatoires

Générer des graphes aléatoires est une méthode importante pour étudier la probabilité d’apparition d’autres métriques de réseau, compte tenu de certaines propriétés du graphe d’origine. Le graphe aléatoire le plus simple a le même nombre de sommets que votre graphe initial et une densité approximativement égale. Ici, vous allez créer un graphe aléatoire basé sur le réseau Forrest Gump d’origine.

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Analyse de réseaux avec R

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Instructions

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 second argument p.or.m doit être la densité du graphe g, que vous avez précédemment stockée 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. Stockez 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 varie légèrement, mais reste approximativement égale à la densité de votre graphe original g de l’exercice précédent, stockée dans l’objet gd.
Calculez la longueur moyenne des plus courts chemins du graphe aléatoire g.random.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

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