Caractéristiques basées sur les liens d’ordre 2

Dans cet exercice, vous allez calculer le nombre et la proportion de voisins churn et non-churn dans le voisinage d’ordre 2. La procédure est la même que dans l’exercice précédent, sauf que vous utilisez maintenant la matrice d’adjacence d’ordre 2.

Cet exercice fait partie du cours

Analytique prédictive avec des données en réseau sous R

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Instructions

Calculez le nombre de voisins churn dans le voisinage d’ordre 2 en utilisant SecondOrderMatrix et l’attribut Churn. Convertissez le résultat avec as.vector() et ajoutez-le à network sous le nom ChurnNeighbors2.
Calculez aussi NonChurnNeighbors2, le nombre de voisins non-churn dans le voisinage d’ordre 2.
Calculez RelationalNeighbor2, la proportion de churners dans le voisinage d’ordre 2, en divisant ChurnNeighbors2 par la somme de ChurnNeighbors2 et NonChurnNeighbors2.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Compute the number of churners in the second order neighborhood
V(network)$ChurnNeighbors2 <- as.vector(___ %*% V(network)$___)

# Compute the number of non-churners in the second order neighborhood
V(network)$___ <- as.vector(___ %*% (1 - V(network)$___))

# Compute the relational neighbor probability in the second order neighborhood
V(network)$___ <- as.vector(V(network)$___ / 
    (V(network)$___ + V(network)$___))

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