3D 커뮤니티 네트워크 그래프

이제 마지막으로, fast-greedy 커뮤니티 탐지 방법으로 얻은 커뮤니티 소속 정보를 바탕으로 정점들을 배치한, threejs 대화형 플롯을 만들어 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 하는 네트워크 분석

연습 안내

커뮤니티 igraph 객체 kc에 대해 membership() 함수를 사용해 각 정점의 커뮤니티 소속 벡터를 생성하세요.
커뮤니티 igraph 객체 kc에서 sizes() 함수를 사용해 커뮤니티가 몇 개인지 확인하세요.
set_vertex_attr()를 사용해 그래프 객체 g에 color라는 정점 속성을 추가하세요. 추가할 값은 객체 i에 있는 소속 정보를 바탕으로 한 색상입니다.
네트워크 객체 g에 graphjs() 함수를 사용해 3차원 그래프를 그리세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Create an object 'i' containin the memberships of the fast-greedy community detection
i <-  ___(kc)

# Check the number of different communities
___(kc)

# Add a color attribute to each vertex, setting the vertex color based on community membership
g <- ___(___, "___", value = c("yellow", "blue", "red")[i])

# Plot the graph using threejs
___(___)

코드 편집 및 실행