クラスタリングと相互性
先ほどのダイアドセンサスの分析から、相互性（reciprocity）やクラスタリングのようなグラフ全体の指標が、共同購入グラフでどのような値になりそうか直感がつかめてきたはずです。頂点が10,245個、エッジが10,754本あり、そのうち3,000本以上が相互（mutual）であることを思い出してください。これは、頂点の約60%が相互のつながりを持っていることを意味します。この情報から、クラスタリングと相互性の指標はどのような値になると予想しますか？ 直感を検証するために、ランダムグラフをシミュレーションしてヌルモデルと比較してみましょう。先のシミュレーション結果を踏まえると、ここでは何が起きると考えますか？ 相互性も偶然による期待値より大きくなるでしょうか？
グラフ amzn_g が利用できます。
この演習はコースの一部です
ケーススタディ：R でのネットワーク分析
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Calculate reciprocity
actual_recip <- ___
# Calculate the order
n_nodes <- ___
# Calculate the edge density
edge_dens <- ___