Recursos baseados em links

Neste exercício, você vai calcular recursos de primeira ordem baseados em links multiplicando o atributo Churn da rede pela matriz de adjacência da rede.

Observe que, como churn é um indicador binário, o atributo Churn tem 1 para churners e 0 para non-churners. Consequentemente, o atributo 1-Churn tem 1 para non-churners e 0 para churners. Isso é útil ao calcular o número de vizinhos que não deram churn.

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Análise Preditiva com Dados em Rede em R

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Instruções do exercício

Calcule o atributo ChurnNeighbors, ou seja, o número de vizinhos que deram churn, multiplicando AdjacencyMatrix pelo atributo Churn de network. Aplique as.vector() ao resultado e adicione-o à rede.
Da mesma forma, calcule NonChurnNeighbors, isto é, o número de vizinhos que não deram churn.
Calcule o atributo RelationalNeighbor, a proporção de churners na vizinhança, dividindo ChurnNeighbors pela soma de ChurnNeighbors e NonChurnNeighbors.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

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

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