เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

สถานีที่มีการเดินทางเข้า-ออกมากที่สุดแบบมีน้ำหนัก

จนถึงตอนนี้ เราวิเคราะห์เครือข่ายโดยใช้ขอบที่ไม่มีน้ำหนัก แต่ในความเป็นจริง น้ำหนักของขอบคือจำนวนเที่ยวการเดินทาง ดังนั้นจึงสมเหตุสมผลที่จะขยายการวิเคราะห์ degree distribution โดยเพิ่มน้ำหนักเข้าไปด้วย เรื่องนี้มีความสำคัญ เพราะแม้ว่าสัดส่วน degree ที่สมดุลจะเป็นสิ่งจำเป็น แต่สิ่งที่ต้องปรับสมดุลจริง ๆ คือจำนวนจักรยาน หากน้ำหนักของทุกสถานีเท่ากัน การใช้ degree ratio แบบไม่มีน้ำหนักก็เพียงพอแล้ว แต่ถ้าต้องการทราบว่ามีจักรยานไหลผ่านจริง ๆ เท่าไหร่ ก็จำเป็นต้องพิจารณาน้ำหนักด้วย

ตัวแทนแบบมีน้ำหนักของ degree distribution คือ strength ซึ่งคำนวณได้ด้วยฟังก์ชัน strength() โดยฟังก์ชันนี้จะคืนค่า weighted degree distribution โดยอิงจาก attribute weight ของขอบในกราฟ

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

กรณีศึกษา: การวิเคราะห์เครือข่ายใน R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้าง data frame ที่มีคอลัมน์ดังต่อไปนี้
    • trip_out ควรเก็บค่า weighted degree (strength) แบบ "out" ของ trip_g_simp
    • trip_in ควรเก็บค่า weighted degree แบบ "in"
    • ratio ควรเก็บค่าสัดส่วนของ degree แบบ "out" หารด้วย degree แบบ "in"
  • กรองข้อมูล trip_strng เฉพาะแถวที่ทั้ง trip_out และ trip_in มีค่ามากกว่า 10
  • พล็อตฮิสโตแกรมของค่าสัดส่วนที่กรองแล้ว

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

trip_strng <- data_frame(
  # Find the "out" strength distribution
  trip_out = strength(___, mode = "___"), 
  # ... and the "in" strength distribution
  trip_in = strength(___, mode = "in"),
  # Calculate the ratio of out / in
  ratio = ___ / trip_in
)

trip_strng_filtered <- trip_strng %>%
  # Filter for rows where trips in and out are both over 10
  filter(___ > 10, ___ > 10) 

# Plot histogram of filtered ratios
hist(___$ratio)
แก้ไขและรันโค้ด