時間とともにメトリクスをプロットする
グラフ全体のメトリクスが時間とともにどう変化するか（あるいは変化しないか）も確認できます。先ほどは、重要な指標であるクラスタリングと相互性を見ました。グラフ構造を目視で確認したとおり、どちらもかなり高い値でした。しかし、時間の経過に伴い、これらは変化する可能性があります。Amazonにおける全体的な購買パターンは安定しているのでしょうか。もし安定していると考えるなら、これらのメトリクスのプロットは本質的に水平な線になり、相互性は毎日ほぼ同じで、クラスタリング構造も高いことを示すはずです。ここで確かめてみましょう。
グラフごとの推移率（transitivity）を計算するコードは以下のとおりです。
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。
# 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 = ___ )