次のネットワークを見てください。ノードは35個、エッジは34本あります。緑のノードは9個、緑ノード同士を結ぶエッジは2本、ラベルが混在するエッジは15本です。結合度は \(p=0.057\) で、変数 p に保存されています。
p
緑ノードの視点から見て、このネットワークは同質性(homophily)が見られますか?
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、ラベル付きネットワーク、ネットワーク学習、およびそこで生じうる課題について紹介します。
この章では、homophily(同質性)について学び、それを特徴づける 2 つの指標である dyadicity と heterophilicity の計算方法を身につけます。
現在の演習
この章では、igraph パッケージを使ってさまざまなネットワーク特徴量を計算し、ネットワークに追加します。
この章では、第3章のネットワークからフラットなデータセットを作成します。標準的なデータマイニング手法を用いて予測モデルを構築し、AUC と top decile lift で性能を評価します。