Взвешенные меры центральности
Ещё одна распространённая мера важности вершин — центральность. Существует несколько способов её измерения, однако в этом уроке мы рассмотрим две метрики: центральность по собственному вектору и близость. Центральность по собственному вектору уже была рассмотрена ранее, тогда как близость — это другой подход к оценке центральности: он учитывает, насколько близко каждая вершина расположена ко всем остальным. В предыдущих уроках мы явно не разграничивали взвешенные и невзвешенные версии центральности. В этом уроке мы вычислим оба варианта и посмотрим, есть ли разница в результатах.
Как вы думаете, будет ли в каждом случае выделяться одна и та же вершина? Где, по вашему мнению, будет наибольшее различие — между метриками или между взвешенными и невзвешенными версиями?
Это упражнение является частью курса
Примеры из практики: анализ сетей в R
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# This calculates weighted eigen-centrality
ec_weight <- eigen_centrality(trip_g_simp, directed = TRUE)$vector
# Calculate unweighted eigen-centrality
ec_unweight <- eigen_centrality(___, directed = ___, weights = ___)$vector