ÎncepețiÎncepe gratuit

Metrici în timp

Până acum, am analizat produsele care influențează alte achiziții examinând gradul lor de ieșire (out degree). Totuși, până la ultima lecție, am lucrat cu o singură captură în timp. O întrebare firească este: aceste produse prezintă grade de ieșire similare la fiecare pas de timp? La urma urmei, un produs care stimulează alte achiziții ar putea fi un caz izolat, sau, dacă este stabil în timp, ar putea indica faptul că acel produs este cu adevărat responsabil de achizițiile co-ocurente. Pentru a răspunde la această întrebare, vom construi pe baza codului deja parcurs, care generează o listă cu câte un graf la fiecare pas de timp.

Acest exercițiu face parte din cursul

Studii de caz: Analiza rețelelor în R

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Loop over time graphs calculating out degree
degree_count_list <- lapply(___,___, mode = ___)

# Flatten it
degree_count_flat <- ___

degree_data <- data.frame(
  # Use the flattened counts
  degree_count = ___,
  # Use the names of the flattened counts
  vertex_name = names(___),
  # Repeat the dates by the lengths of the count list
  date = rep(___, ___(___))
)
Editează și rulează codul