時系列で指標を追う
これまでは、出次数を調べることで、他の購入を促す製品に注目してきました。ただし、前回のレッスンまでは、単一の時点のスナップショットだけを見ていました。では、これらの製品は各タイムステップでも同様の出次数を示すのでしょうか。というのも、他の購入を促す製品がたまたま一時的なものかもしれませんし、時系列で安定していれば、その製品が同時購入を牽引している可能性を示唆します。この問いに近づくために、各タイムステップごとにグラフを生成する、これまでに見てきたコードを発展させて使っていきます。
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。
# Loop over time graphs calculating out degree
degree_count_list <- lapply(___,___, mode = ___)
# Flatten it
degree_count_flat <- ___
degree_data <- data.frame(
# Use the flattened counts
degree_count = ___,
# Use the names of the flattened counts
vertex_name = names(___),
# Repeat the dates by the lengths of the count list
date = rep(___, ___(___))
)