Zaman İçinde Metrikleri Görselleştirme
Ayrıca, genel grafiğe ait metriklerin zaman içinde nasıl değiştiğini (ya da değişmediğini) de inceleyebiliriz. Daha önce iki önemli metrike bakmıştık: kümelenme (clustering) ve karşılıklılık (reciprocity). Grafiğin yapısını görsel olarak inceledikten sonra beklediğimiz gibi, her ikisi de epey yüksekti. Ancak zamanla bunların her biri değişebilir. Amazon'daki küresel satın alma örüntüleri istikrarlı mı? Eğer öyle olduğunu düşünüyorsan, bu metriklerin grafikleri temelde yatay çizgiler gibi olmalı; yani karşılıklılık her gün aşağı yukarı aynı ve kümelenme yapısı yüksek demektir. Burada neler bulabileceğimize bakalım.
Grafe göre geçişlilik (transitivity) hesaplama kodu gösterilmiştir.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Vaka Çalışmaları: R ile Ağ Analizi
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Examine this code
transitivity_by_graph <- data.frame(
date = d,
metric = "transitivity",
score = sapply(all_graphs, transitivity)
)
# Calculate reciprocity by graph
reciprocity_by_graph <- data.frame(
date = ___,
metric = ___,
score = ___ )