İkinci derece bağlantı tabanlı özellikler

Bu egzersizde, ikinci derece komşulukta churn ve churn olmayan komşuların sayısını ve oranını hesaplayacaksın. Yöntem bir önceki egzersizle aynı; tek fark, şimdi ikinci derece komşuluk matrisini kullanman.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Ağ Verileri Kullanarak Predictive Analytics

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

SecondOrderMatrix ve Churn özniteliğini kullanarak ikinci derece komşulukta churn komşularının sayısını hesapla. Sonucu as.vector() ile dönüştür ve network içine ChurnNeighbors2 olarak ekle.
Ayrıca, ikinci derece komşulukta churn olmayan komşuların sayısı olan NonChurnNeighbors2 değerini de hesapla.
RelationalNeighbor2 değerini, ikinci derece komşulukta churn oranı olarak, ChurnNeighbors2 değerini ChurnNeighbors2 ile NonChurnNeighbors2 toplamına bölerek hesapla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Compute the number of churners in the second order neighborhood
V(network)$ChurnNeighbors2 <- as.vector(___ %*% V(network)$___)

# Compute the number of non-churners in the second order neighborhood
V(network)$___ <- as.vector(___ %*% (1 - V(network)$___))

# Compute the relational neighbor probability in the second order neighborhood
V(network)$___ <- as.vector(V(network)$___ / 
    (V(network)$___ + V(network)$___))

Kodu Düzenle ve Çalıştır