igraph には多くのコミュニティ検出アルゴリズムがあります。アルゴリズム leading.eigenvector.community() は、空手クラブのネットワークオブジェクト g をいくつのコミュニティに割り当てられると判断しますか？
igraph
leading.eigenvector.community()
g
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、ソーシャルネットワーク分析の基本概念を紹介します。<code>igraph</code> R パッケージを使ってソーシャルネットワークデータを探索・分析し、ネットワークを可視化する方法も学びます。
この章では、有向ネットワークについて学びます。ネットワーク内の頂点間の重要な関係を特定する方法や、その関係を使って重要・影響力の高い頂点を見つける方法も学びます。 この章を通して、はしかの感染ネットワークを扱います。データは1861年のドイツ・Hagelloch のものです。ネットワークの各有向辺は、感染している子どもと接触した後にはしかに感染した子どもを示します。
このモジュールでは、グローバルなネットワーク構造と部分構造をどのように特徴づけるかを学びます。あわせて、ランダムなネットワークグラフの生成も紹介します。
この章では、ネットワークをサブネットワークに分割し、どの頂点同士の関連性が高いかをさらに深く探ります。あわせて、三次元可視化を作成して可視化手法も発展させます。
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