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Plotando métricas ao longo do tempo

Também podemos examinar como as métricas do grafo geral mudam (ou não) ao longo do tempo. Antes, vimos duas bem importantes: clustering e reciprocidade. Ambas estavam bem altas, como esperávamos depois de inspecionar visualmente a estrutura do grafo. No entanto, com o tempo, cada uma delas pode mudar. Os padrões globais de compra na Amazon são estáveis? Se acharmos que sim, esperamos que os gráficos dessas métricas sejam essencialmente linhas horizontais, indicando que a reciprocidade é praticamente a mesma todos os dias e que há um alto grau de estrutura de clustering. Vamos ver o que conseguimos descobrir aqui.

O código para calcular a transitividade por grafo está mostrado.

Este exercício faz parte do curso

Estudos de caso: Análise de redes em R

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Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Examine this code
transitivity_by_graph <- data.frame(
  date = d,
  metric = "transitivity",
  score = sapply(all_graphs, transitivity)
)

# Calculate reciprocity by graph
reciprocity_by_graph <- data.frame(
  date = ___,
  metric = ___,
  score = ___ )
Editar e executar o código