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अभ्यास

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?

निर्देश 1/3

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  • eigen_centrality()로 비가중 고유벡터 중심성을 계산하세요. 이 비가중 계산은 가중 고유벡터 중심성 계산과 동일한 입력을 사용하되, weights 인수를 NA로 추가합니다.