3D コミュニティ・ネットワークグラフ

最後に、この演習では、fast-greedy 法で検出したコミュニティに基づいて各頂点を配置し、threejs でインタラクティブなプロットを作成します。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶネットワーク分析

演習の手順

コミュニティ igraph オブジェクト kc に対して membership() を使い、各頂点のコミュニティ所属を表すベクトルを作成します。
コミュニティ igraph オブジェクト kc に対して sizes() を使い、コミュニティの数を確認します。
set_vertex_attr() を使って、グラフオブジェクト g に color という頂点属性を追加します。追加する値は、オブジェクト i に割り当てられた所属に基づく色です。
ネットワークオブジェクト g に対して graphjs() を使い、3 次元グラフをプロットします。

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。

# Create an object 'i' containin the memberships of the fast-greedy community detection
i <-  ___(kc)

# Check the number of different communities
___(kc)

# Add a color attribute to each vertex, setting the vertex color based on community membership
g <- ___(___, "___", value = c("yellow", "blue", "red")[i])

# Plot the graph using threejs
___(___)

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