Caracteristici bazate pe legături

În acest exercițiu, vei calcula caracteristici de prim ordin bazate pe legături, înmulțind atributul Churn al rețelei cu matricea de adiacență a acesteia.

Reține că, deoarece churn-ul este un indicator binar, atributul Churn are valoarea 1 pentru churners și 0 pentru non-churners. Prin urmare, atributul 1-Churn are valoarea 1 pentru non-churners și 0 pentru churners. Acest lucru este util când calculezi numărul de vecini non-churn.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiză predictivă folosind date de rețea în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Calculează atributul ChurnNeighbors, adică numărul de vecini care au renunțat la serviciu, înmulțind AdjacencyMatrix cu atributul Churn al rețelei network. Aplică as.vector() rezultatului și adaugă-l în rețea.
Similar, calculează NonChurnNeighbors, adică numărul de vecini non-churn.
Calculează atributul RelationalNeighbor, raportul dintre churners în vecinătate, împărțind ChurnNeighbors la suma dintre ChurnNeighbors și NonChurnNeighbors.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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

Editează și rulează codul