차수로 노드 시각화하기
그래프를 살펴보고 기본 속성을 탐색했으니, 이제 네트워크를 조금 더 깊이 생각해 보겠습니다. 연결이 매우 많은 노드가 있고, 바깥에는 이상치처럼 보이는 점들이 많다는 것을 관찰했죠. 이를 시각화하기 위해 조건부로 그래프를 그린 뒤, 일부 노드를 in-degree와 out-degree에 따라 색으로 구분해 보겠습니다. 노드를 다음 세 가지 유형으로 생각해 봅시다:
- 리트윗을 많이 했거나 많이 리트윗된 사용자.
- 한 번만 리트윗했음(즉, in-degree가 0이고 out-degree가 1인 경우).
- 한 번만 리트윗되었음(즉, in-degree가 1이고 out-degree가 0인 경우).
이렇게 하면, 연결이 매우 많은 노드들이 모여 있는 클러스터 주변의 고리에서 무슨 일이 일어나는지 더 잘 파악할 수 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
사례 연구: R로 하는 네트워크 분석
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Calculate the "in" degree distribution of retweet_graph
in_deg <- degree(___, mode = "___")
# Calculate the "out" degree distribution of retweet_graph
out_deg <- degree(___, mode = "___")
# Find the case with one "in" degree and zero "out" degrees
has_tweeted_once_never_retweeted <- __ == 1 & __ == 0
# Find the case with zero "in" degrees and one "out" degree
has_never_tweeted_retweeted_once <- __ == 0 & __ == 1