무작위 그래프
무작위 그래프를 생성하는 것은, 원래 그래프의 특정 속성이 주어졌을 때 다른 네트워크 지표들이 얼마나 자주(혹은 드물게) 나타나는지를 살펴보는 데 중요한 방법입니다. 가장 간단한 무작위 그래프는 원래 그래프와 꼭짓점(정점)의 수가 같고 밀도가 대략 비슷한 그래프입니다. 여기서는 원래의 Forrest Gump 네트워크를 바탕으로 한 무작위 그래프 하나를 만들어 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 하는 네트워크 분석
연습 안내
erdos.renyi.game()함수를 사용해 무작위 그래프를 생성하세요. 첫 번째 인수n은g의 노드 수로,gorder()로 계산할 수 있습니다. 두 번째 인수p.or.m은 이전에 객체gd로 저장해 둔 그래프g의 밀도입니다. 마지막 인수는type='gnp'로 설정하여, 그래프의 밀도를 사용해 무작위 그래프를 생성한다는 것을 함수에 알려 주세요. 새 그래프는 벡터g.random에 저장하세요.- 무작위 그래프
g.random의 밀도를 구하세요. 무작위 그래프를 여러 번 생성해 보면 이 값은 약간씩 달라지지만, 이전 연습 문제에서 객체gd에 저장한 원래 그래프g의 밀도와 대략 같다는 것을 확인할 수 있습니다. - 무작위 그래프
g.random의 평균 경로 길이를 계산하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
library(igraph)
# Create one random graph with the same number of nodes and edges as g
g.random <- ___(n = ___, p.or.m = ___, type = "gnp")
g.random
plot(g.random)
# Get density of new random graph `g.random`
___(___)
# Get the average path length of the random graph g.random
___(___, directed = FALSE)