エッジ媒介中心性によるコミュニティ検出
別のコミュニティ検出法として、エッジ媒介中心性があります。この演習では、この方法を使って空手クラブのコミュニティ検出をやり直し、fast-greedy 法の結果と可視的に比較します。
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
- グラフオブジェクト
gに対して関数edge.betweenness.community()を使い、コミュニティのigraphオブジェクトgcを作成します。 - コミュニティの
igraphオブジェクトに対して関数sizesを使い、コミュニティの大きさと数を計算します。 par()を使って各コミュニティのプロットを横に並べて描画します。最初のプロットには前の演習で作成したコミュニティオブジェクトkcを、2つ目のプロットにはコミュニティオブジェクトgcを含めます。
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。
# Perform edge-betweenness community detection on network graph
gc = ___(g)
# Determine sizes of each community
___(___)
# Plot community networks determined by fast-greedy and edge-betweenness methods side-by-side
par(mfrow = c(1, 2))
plot(___, g)
plot(___, g)