Graphe de réseau communautaire en 3D

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

Cet exercice fait partie du cours

Analyse de réseaux avec R

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Instructions

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 nommé color. Les valeurs à ajouter sont les couleurs basées sur l’appartenance stockée dans l’objet i.
Tracez le graphe en trois dimensions en utilisant la fonction graphjs() sur l’objet réseau g.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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