Сравнение графов упоминаний и ретвитов
Анализируя соотношение входящих и исходящих связей, можно узнать кое-что интересное о каждой сети. В сети ретвитов высокое значение этого соотношения указывает на пользователей, которых часто ретвитят, но которые сами ретвитят редко. Низкое значение — наоборот. В сети упоминаний соотношение, близкое к 1, говорит о том, что общение происходит примерно на равных. Низкое же значение означает, что пользователь часто начинает разговоры, но они остаются без ответа. Сравнивая графики плотности для двух сетей, подумайте, чего вы ожидаете. В какой из них распределение будет более асимметричным, а в какой соотношение окажется ближе к 1?
Это упражнение является частью курса
Примеры из практики: анализ сетей в R
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Read this code
mention_data <- data_frame(
graph_type = "mention",
degree_in = degree(mention_graph, mode = "in"),
degree_out = degree(mention_graph, mode = "out"),
io_ratio = degree_in / degree_out
)
# Create a dataset of retweet ratios from the retweet_graph
retweet_data <- data_frame(
graph_type = "___",
degree_in = degree(___, mode = "___"),
degree_out = degree(___, mode = "___"),
io_ratio = degree_in / degree_out
)