Feature basate sui link di secondo ordine

In questo esercizio calcolerai il numero e la proporzione di vicini churn e non-churn nel vicinato di secondo ordine. La procedura è la stessa dell'esercizio precedente, ma ora usi la matrice di adiacenza di secondo ordine.

Questo esercizio fa parte del corso

Analitica predittiva con dati di rete in R

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Istruzioni dell'esercizio

Calcola il numero di vicini churn nel vicinato di secondo ordine usando SecondOrderMatrix e l'attributo Churn. Converti il risultato con as.vector() e aggiungilo come ChurnNeighbors2 a network.
Calcola anche NonChurnNeighbors2, il numero di vicini non-churn nel vicinato di secondo ordine.
Calcola RelationalNeighbor2, il rapporto di churner nel vicinato di secondo ordine, dividendo ChurnNeighbors2 per la somma di ChurnNeighbors2 e NonChurnNeighbors2.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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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