Кластеризация и взаимность
Результаты анализа диадной переписи должны дать вам интуитивное представление о том, чего стоит ожидать от других метрик уровня графа — например, взаимности и кластеризации в графе совместных покупок. Напомним, что в нашем графе из 10 245 вершин насчитывается 10 754 рёбер, из которых более 3 000 являются взаимными — это означает, что почти 60 процентов вершин имеют взаимные связи. Как вы думаете, как будут выглядеть показатели кластеризации и взаимности с учётом этой информации? Проверить интуицию можно с помощью нулевой модели на основе моделирования случайных графов. Принимая во внимание результаты предыдущего моделирования, что вы ожидаете увидеть? Окажется ли взаимность также значительно выше, чем ожидается по случайности?
Граф amzn_g уже доступен.
Это упражнение является частью курса
Примеры из практики: анализ сетей в R
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Calculate reciprocity
actual_recip <- ___
# Calculate the order
n_nodes <- ___
# Calculate the edge density
edge_dens <- ___