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演習

関係近傍分類器

関係モデルは、ノード間の振る舞いには相関があり、つながっているノードは同じクラスに属しやすいという考えに基づいています。特に関係近傍分類器は、あるノードのクラスを、その近傍ノードや隣接するエッジの情報から予測します。

transfers データセットは、複数の口座間の取引から成ります。account_info には、どの口座がマネーミュールかが含まれています。ただし、口座 "I41" がマネーミュールかどうかは不明です。関係近傍分類器を用いて、口座 "I41" のマネーミュールである可能性を予測してください。

指示

100 XP
  • transfers に基づいて、net という名前の「無向」グラフを作成します。directed には適切な真偽値（TRUE または FALSE）を設定してください。
  • 各ノードの色を指定します。account_info$isMoneyMule == TRUE のときは V(net)$color を "darkorange" に、それ以外は "slateblue1" に設定します。
  • net に対して subgraph() を使い、"I41"、"I47"、"I87"、"I20" の頂点を含む subset というサブグラフを作成します。
  • subnet と net の両方に対して strength() 関数を使い、ノード "I41" のマネーミュール確率（ミュールの近傍の割合）を計算します