Признаки на основе связей

В этом упражнении вы вычислите признаки на основе связей первого порядка, умножив атрибут Churn сети на матрицу смежности.

Обратите внимание: поскольку отток является бинарным индикатором, атрибут Churn принимает значение 1 для оттоковых клиентов и 0 — для неоттоковых. Соответственно, атрибут 1-Churn принимает значение 1 для неоттоковых клиентов и 0 — для оттоковых. Это удобно при вычислении количества соседей без оттока.

Это упражнение является частью курса

Прогнозная аналитика на основе сетевых данных в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Вычислите атрибут ChurnNeighbors, то есть количество соседей, у которых произошёл отток, умножив AdjacencyMatrix на атрибут Churn сети network. Примените as.vector() к результату и добавьте его в сеть.
Аналогично вычислите NonChurnNeighbors, то есть количество соседей без оттока.
Рассчитайте атрибут RelationalNeighbor — долю оттоковых клиентов в окрестности узла — разделив ChurnNeighbors на сумму ChurnNeighbors и NonChurnNeighbors.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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

Редактировать и запускать код