Grafi casuali

Generare grafi casuali è un metodo importante per indagare quanto sia probabile o improbabile che altre metriche di rete si verifichino, dati alcuni attributi del grafo originale. Il grafo casuale più semplice ha lo stesso numero di vertici del grafo di partenza e una densità approssimativamente uguale. Qui creerai un grafo casuale basato sul Forrest Gump Network originale.

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Analisi delle reti in R

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Istruzioni dell'esercizio

Genera un grafo casuale usando la funzione erdos.renyi.game(). Il primo argomento n deve essere il numero di nodi del grafo g, calcolabile con gorder(). Il secondo argomento p.or.m deve essere la densità del grafo g, che hai già salvato nell’oggetto gd. L’ultimo argomento va impostato a type='gnp' per indicare alla funzione che stai usando la densità del grafo per generare un grafo casuale. Salva questo nuovo grafo nel vettore g.random.
Calcola la densità del grafo casuale g.random. Noterai, se generi un grafo casuale più volte, che questo valore varia leggermente ma sarà approssimativamente uguale alla densità del tuo grafo originale g dell’esercizio precedente, salvata nell’oggetto gd.
Calcola la lunghezza media del cammino del grafo casuale g.random.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

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)

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