Cechy oparte na powiązaniach

W tym ćwiczeniu obliczysz cechy oparte na powiązaniach pierwszego rzędu, mnożąc atrybut Churn sieci przez macierz sąsiedztwa tej sieci.

Zwróć uwagę, że ponieważ churn jest wskaźnikiem binarnym, atrybut Churn przyjmuje wartość 1 dla churnerów i 0 dla nie-churnerów. W związku z tym atrybut 1-Churn przyjmuje wartość 1 dla nie-churnerów i 0 dla churnerów. Jest to pomocne przy obliczaniu liczby sąsiadów, którzy nie odeszli.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Predykcyjna analityka sieciowa w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Oblicz atrybut ChurnNeighbors, czyli liczbę sąsiadów, którzy odeszli, mnożąc AdjacencyMatrix przez atrybut Churn sieci network. Zastosuj as.vector() do wyniku i dodaj go do sieci.
Analogicznie oblicz NonChurnNeighbors, czyli liczbę sąsiadów, którzy nie odeszli.
Oblicz atrybut RelationalNeighbor, czyli udział churnerów w sąsiedztwie, dzieląc ChurnNeighbors przez sumę ChurnNeighbors i NonChurnNeighbors.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Compute the number of churn neighbors
V(network)$ChurnNeighbors <- as.vector(___ %*% V(network)$___)

# Compute the number of non-churn neighbors
V(network)$___ <- as.vector(___ %*% (1 - V(network)$___))

# Compute the relational neighbor probability
V(network)$RelationalNeighbor <- as.vector(V(network)$___ / 
    (V(network)$___ + V(network)$___))

Edytuj i uruchom kod