Community-algoritmes vergelijken
Er zijn veel manieren om communities in een graaf te vinden (je kunt er hier meer over lezen). Helaas leveren verschillende community-detectie-algoritmes verschillende resultaten op, en welk algoritme je het beste kiest hangt af van een aantal eigenschappen van je graaf Yang et al..
Je kunt de gevonden communities vergelijken met compare(). Dit geeft een score terug ("de variantie in informatie"), die telt of twee knopen wel of niet tot dezelfde community behoren. Een lagere score betekent dat de twee community-structuren meer op elkaar lijken.
Je kunt zien of twee knopen in dezelfde community zitten met membership(). Als de knopen hetzelfde membership-nummer hebben, dan zitten ze in dezelfde community.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Casestudies: netwerkanalyse in R
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Make retweet_graph undirected
retweet_graph_undir <- as_undirected(___)
# Find communities with fast greedy clustering
communities_fast_greedy <- (___
# Find communities with infomap clustering
communities_infomap <- ___
# Find communities with louvain clustering
communities_louvain <- ___