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Exercise

중요한 노드와 엣지 시각화하기

홍역 데이터세트의 한 가지 문제는 누가 감염시켰는지 알려지지 않은 개인이 세 명 있다는 점이에요. 이들 중 한 명(정점 184)은 직접 감염시킨 사람은 많지 않지만, 결과적으로는 많은 사람에게 질병을 퍼뜨리는 데 책임이 있는 것으로 보여요. 하지만 네트워크에서 정점 184에는 들어오는 엣지가 없기 때문에 매개 중심성(betweenness)이 낮아 보일 수 있어요. 이 정점의 중요성을 살펴보는 한 가지 방법은 이 개인으로부터 바깥으로 퍼지는 연결의 측지 거리(geodesic distance)를 시각화하는 거예요. 이 연습에서는 이 환자 0(patient zero)으로부터의 거리 분포를 그리는 플롯을 만들어 볼 거예요.

Instructions

100 XP
  • make_ego_graph()를 사용해 정점 184와 연결된 정점들로 이루어진 네트워크 부분 그래프를 만드세요. 첫 번째 인수는 원래 그래프 g입니다. 두 번째 인수는 관심 정점에 도달하기 위해 허용할 최대 연결 수예요. 이 경우 네트워크에서 가장 긴 경로 길이를 반환하는 diameter()를 사용할 수 있어요. 세 번째 인수는 관심 정점으로 184여야 합니다. 마지막 인수는 mode로, 이번에는 방향에 상관없이 모든 연결을 포함해도 됩니다.
  • 정점 184로부터 각 정점까지의 측지 거리를 담은 객체 dists를 만드세요. 이를 계산하려면 distances() 함수를 사용하세요.
  • 각 정점에 color 속성을 지정하세요. 색상은 해당 정점의 측지 거리에 따라 선택됩니다. 색상 팔레트 colors의 길이는 최대 측지 거리 + 1과 같아요. 이렇게 하면 같은 거리에 있는 정점들이 같은 색으로 표시되고, 환자 0도 고유한 색을 갖게 됩니다.
  • plot()을 사용해 네트워크 g184를 시각화하세요. 정점 라벨은 측지 거리 dists여야 합니다.