Обнаружение сообществ методом реберной посредственности

Ещё один метод обнаружения сообществ — метод реберной посредственности (edge-betweenness). В этом упражнении вы повторите обнаружение сообществ в клубе каратистов с помощью этого метода и визуально сравните результаты с методом быстрой жадной оптимизации.

Это упражнение является частью курса

Анализ сетей в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Примените функцию edge.betweenness.community() к объекту графа g, чтобы создать объект сообщества igraph с именем gc.
Вычислите размер и количество сообществ с помощью функции sizes, применив её к объекту сообщества igraph.
Постройте оба графика сообществ рядом, используя par(). Первый график должен включать объект сообщества kc из предыдущего упражнения, второй — объект сообщества gc.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Perform edge-betweenness community detection on network graph
gc = ___(g)

# Determine sizes of each community
___(___)

# Plot community networks determined by fast-greedy and edge-betweenness methods side-by-side
par(mfrow = c(1, 2)) 
plot(___, g)
plot(___, g)

Редактировать и запускать код