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  3. 사례 연구: R로 하는 네트워크 분석
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연습 문제

시간에 따른 지표

지금까지는 out degree를 살펴보며 다른 구매를 유도하는 상품을 확인했어요. 하지만 지난 수업 전까지는 한 시점의 스냅샷만 보고 있었죠. 그렇다면 이런 상품들이 각 시간 단계에서도 비슷한 out degree를 보일까요? 어떤 상품이 다른 구매를 유도하는 현상이 우연일 수도 있지만, 시간이 지나도 안정적으로 나타난다면 공동 구매를 이끄는 핵심 상품일 가능성을 시사합니다. 이 질문을 다루기 위해, 각 시간 단계마다 그래프를 생성해 리스트로 저장하는 데 사용했던 코드에서 이어서 작업해 보겠습니다.

지침 1/3

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  • lapply()를 사용해 time_graph의 네 개 그래프를 순회하며, 각 그래프의 degree를 mode가 "out"가 되도록 계산하세요.
  • unlist()를 사용해 degree_count_list를 평탄화하세요.
  • 다음 열로 데이터 프레임을 만드세요.
    • degree_count는 degree_count_flat으로 설정하세요.
    • vertex_name는 degree_count_flat의 이름으로 설정하세요.
    • date는 날짜 d를, degree_count_list의 lengths()만큼 rep()으로 반복해 설정하세요.