1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Studia przypadków: analiza sieci w R
Connected

ćwiczenie

Wizualizacja metryk w czasie

Można również zbadać, jak metryki całego grafu zmieniają się (lub nie zmieniają) w czasie. Wcześniej przyjrzeliśmy się dwóm ważnym z nich: klastrowaniu i wzajemności. Obie były dość wysokie – zgodnie z oczekiwaniami po wizualnym zbadaniu struktury grafu. Z biegiem czasu każda z nich może jednak ulec zmianie. Czy globalne wzorce zakupów na Amazon są stabilne? Jeśli tak, to wykresy tych metryk powinny być w przybliżeniu poziomymi liniami, co oznaczałoby, że wzajemność jest mniej więcej taka sama każdego dnia i utrzymuje się wysoki stopień struktury klastrowania. Sprawdźmy, co uda się tu odkryć.

Kod do obliczania tranzytywności dla każdego grafu jest już podany.

Instrukcje 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Oblicz wzajemność dla każdego grafu. Kod powinien mieć taką samą strukturę jak transitivity_by_graph, z tą różnicą, że:
    • metric powinno mieć wartość "reciprocity", a
    • funkcja score powinna być reciprocity().