2차 링크 기반 특징
이번 연습 문제에서는 2차 이웃에서 이탈 고객과 비이탈 고객의 수와 비율을 계산해 보겠습니다. 절차는 이전 연습 문제와 동일하지만, 이번에는 2차 인접 행렬을 사용합니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 네트워크 데이터 기반 Predictive Analytics
연습 안내
SecondOrderMatrix와Churn속성을 사용해 2차 이웃의 이탈 고객 수를 계산하세요. 결과를as.vector()로 변환한 뒤network에ChurnNeighbors2로 추가하세요.- 또한 2차 이웃의 비이탈 고객 수인
NonChurnNeighbors2도 계산하세요. ChurnNeighbors2를ChurnNeighbors2와NonChurnNeighbors2의 합으로 나누어 2차 이웃에서 이탈 고객의 비율인RelationalNeighbor2를 계산하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Compute the number of churners in the second order neighborhood
V(network)$ChurnNeighbors2 <- as.vector(___ %*% V(network)$___)
# Compute the number of non-churners in the second order neighborhood
V(network)$___ <- as.vector(___ %*% (1 - V(network)$___))
# Compute the relational neighbor probability in the second order neighborhood
V(network)$___ <- as.vector(V(network)$___ /
(V(network)$___ + V(network)$___))