Tweede-orde linkgebaseerde features

In deze oefening bereken je het aantal en de verhouding van churn- en niet-churnburen in de tweede-orde-buurt. De werkwijze is hetzelfde als in de vorige oefening, maar nu gebruik je de tweede-orde-adjacentiematrix.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Predictive Analytics met netwerkgdata in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Bereken het aantal churn-buren in de tweede-orde-buurt met SecondOrderMatrix en het attribuut Churn. Zet het resultaat om met as.vector() en voeg het toe aan network als ChurnNeighbors2.
Bereken ook NonChurnNeighbors2, het aantal niet-churnburen in de tweede-orde-buurt.
Bereken RelationalNeighbor2, de verhouding churners in de tweede-orde-buurt, door ChurnNeighbors2 te delen door de som van ChurnNeighbors2 en NonChurnNeighbors2.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# 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)$___ + V(network)$___))

Code bewerken en uitvoeren