समय के साथ मेट्रिक्स प्लॉट करना
हम समग्र ग्राफ के मेट्रिक्स समय के साथ कैसे बदलते हैं (या नहीं बदलते) यह भी जाँच सकते हैं। पहले आपने दो महत्वपूर्ण मेट्रिक्स देखे थे: क्लस्टरिंग और रेसिप्रोसिटी। दोनों काफ़ी ऊँचे थे, जैसा कि ग्राफ संरचना को विज़ुअली देखने के बाद हम उम्मीद कर रहे थे। हालाँकि, समय के साथ इनमें बदलाव आ सकता है। क्या Amazon पर ग्लोबल परचेज़िंग पैटर्न स्थिर हैं? अगर हम ऐसा मानते हैं, तो हमें इन मेट्रिक्स के प्लॉट लगभग क्षैतिज रेखाओं जैसे दिखने की उम्मीद होगी, जो संकेत देता है कि रेसिप्रोसिटी रोज़ लगभग समान है और क्लस्टरिंग की डिग्री भी ऊँची है। आइए देखें यहाँ हमें क्या मिलता है।
ग्राफ के अनुसार ट्रांज़िटिविटी निकालने का कोड दिया गया है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
केस स्टडीज़: R में नेटवर्क विश्लेषण
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Examine this code
transitivity_by_graph <- data.frame(
date = d,
metric = "transitivity",
score = sapply(all_graphs, transitivity)
)
# Calculate reciprocity by graph
reciprocity_by_graph <- data.frame(
date = ___,
metric = ___,
score = ___ )