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  5. 사례 연구: R로 하는 네트워크 분석

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클러스터링과 상호성

앞에서 다이애드 센서스를 살펴본 내용은 공동 구매 그래프에서 상호성(reciprocity)과 클러스터링 같은 그래프 수준 지표가 어떻게 나타날지에 대한 직관을 줍니다. 이 그래프에는 정점 10,245개와 간선 10,754개가 있으며, 그중 3,000개 이상이 상호적(mutual)입니다. 이는 정점의 거의 60%가 상호 연결을 가진다는 뜻이죠. 이 정보를 바탕으로 클러스터링과 상호성 지표는 어떻게 나올 것이라고 예상하시나요? 무작위 그래프를 시뮬레이션해 널 모델과 비교함으로써 우리의 직관을 검증할 수 있습니다. 이전 시뮬레이션 결과를 고려할 때, 여기서는 무엇을 예상하시나요? 상호성도 우연에 비해 훨씬 높게 나타날까요?

그래프 amzn_g를 사용할 수 있습니다.

Instructions 1/3

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  • reciprocity()로 amzn_g의 상호성을 계산해 actual_recip에 할당하세요.
  • gorder()로 그래프의 차수(order)를 계산해 n_nodes에 할당하세요.
  • edge_density()로 그래프의 간선 밀도를 계산해 edge_dens에 할당하세요.