가중 중심성 측도
중요한 정점을 판단하는 또 다른 일반적인 방법은 중심성입니다. 중심성을 측정하는 방법은 여러 가지가 있지만, 이 레슨에서는 고유벡터 중심성(eigen centrality)과 근접 중심성(closeness) 두 가지 지표를 살펴보겠습니다. 고유벡터 중심성은 이미 다뤘고, 근접 중심성은 정점이 다른 모든 정점과 얼마나 가까운지를 평가하는 또 다른 방식입니다. 이전 레슨에서는 가중 중심성과 비가중 중심성을 명시적으로 구분하지 않았습니다. 이번 레슨에서는 두 버전을 모두 계산해 보고, 결과가 어떻게 달라지는지 확인해 보겠습니다.
아래 예시에서 매번 같은 정점이 선택될 거라고 예상하시나요? 서로 다른 지표 간, 혹은 가중과 비가중 버전 간에는 어떤 차이가 가장 클 것 같나요?
이 연습은 강의의 일부입니다
사례 연구: R로 하는 네트워크 분석
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# This calculates weighted eigen-centrality
ec_weight <- eigen_centrality(trip_g_simp, directed = TRUE)$vector
# Calculate unweighted eigen-centrality
ec_unweight <- eigen_centrality(___, directed = ___, weights = ___)$vector