กราฟแบบสุ่ม
การสร้างกราฟแบบสุ่มเป็นวิธีสำคัญในการตรวจสอบว่าค่าเมตริกต่าง ๆ ของเครือข่ายมีโอกาสเกิดขึ้นมากหรือน้อยเพียงใด เมื่อกำหนดคุณสมบัติบางอย่างของกราฟต้นฉบับ กราฟแบบสุ่มที่ง่ายที่สุดคือกราฟที่มีจำนวนโหนดเท่ากับกราฟต้นฉบับและมีความหนาแน่นใกล้เคียงกัน ในแบบฝึกหัดนี้ จะสร้างกราฟแบบสุ่มหนึ่งกราฟโดยอิงจากเครือข่าย Forrest Gump ต้นฉบับ
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การวิเคราะห์เครือข่ายใน R
คำแนะนำการฝึกหัด
- สร้างกราฟแบบสุ่มโดยใช้ฟังก์ชัน
erdos.renyi.game()โดยกำหนดอาร์กิวเมนต์แรกnเป็นจำนวนโหนดของกราฟgซึ่งคำนวณได้จากgorder()กำหนดอาร์กิวเมนต์ที่สองp.or.mเป็นความหนาแน่นของกราฟgที่เก็บไว้ในออบเจ็กต์gdและกำหนดอาร์กิวเมนต์สุดท้ายเป็นtype='gnp'เพื่อบอกให้ฟังก์ชันทราบว่าใช้ความหนาแน่นของกราฟในการสร้างกราฟแบบสุ่ม จากนั้นเก็บกราฟใหม่นี้ไว้ในตัวแปรg.random - คำนวณความหนาแน่นของกราฟแบบสุ่ม
g.randomหากสร้างกราฟแบบสุ่มหลายครั้ง จะพบว่าค่านี้จะเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในแต่ละครั้ง แต่จะใกล้เคียงกับความหนาแน่นของกราฟต้นฉบับgที่เก็บไว้ในออบเจ็กต์gdจากแบบฝึกหัดก่อนหน้า - คำนวณค่าเฉลี่ยความยาวเส้นทางของกราฟแบบสุ่ม
g.random
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
library(igraph)
# Create one random graph with the same number of nodes and edges as g
g.random <- ___(n = ___, p.or.m = ___, type = "gnp")
g.random
plot(g.random)
# Get density of new random graph `g.random`
___(___)
# Get the average path length of the random graph g.random
___(___, directed = FALSE)