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  3. 사례 연구: R로 하는 네트워크 분석
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중심성 분포는 어떻게 되나요?

그래프의 중심성을 평가하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 여기서는 앞에서 배운 두 가지 방법, 즉 매개 중심성(betweenness)과 고유벡터 중심성(eigen-centrality)을 사용하겠습니다. 매개 중심성은 어떤 정점이 다른 정점 쌍 사이의 최단 경로 위에 얼마나 자주 위치하는지를 나타내고, 고유벡터 중심성은 어떤 정점이 중요한 다른 정점들과 얼마나 많이 연결되어 있는지를 나타냅니다. 중심성을 그래프 플롯에 반영하기 전에, 중심성이 어떻게 분포하는지부터 살펴보겠습니다.

알고리즘의 반올림 오차 때문에 고유벡터 중심성이 특정 값과 정확히 같은지를 확인할 수는 없습니다. 대신 값의 범위를 확인합니다.

Instructions 1/2

undefined XP
  • 1
    • betweenness()를 사용해 방향 그래프 retweet_graph의 매개 중심성을 계산하세요.
    • summary()를 사용해 retweet_btw의 요약 통계를 확인하세요.
    • mean()을 사용해 retweet_btw 중 값이 0인 비율을 계산하세요.
  • 2
    • eigen_centrality()를 사용해 방향 그래프 retweet_graph의 고유벡터 중심성을 계산하고 vector 요소를 추출하세요.
    • retweet_ec의 요약 통계를 확인하세요.
    • retweet_ec 중 almost_zero보다 작은 값의 비율을 계산하세요.