Зважені міри центральності
Ще одна поширена міра важливості вершин — це центральність. Існує кілька способів її вимірювати, але в цій вправі розглянемо дві метрики: власну (eigen) центральність і близькість (closeness). Власну центральність ми вже опрацьовували, а близькість — це інший підхід до оцінки центральності. Вона враховує, наскільки кожна вершина близька до всіх інших. У попередніх уроках ми явно не розрізняли зважені та незважені версії центральності. У цій вправі ми обчислимо обидві версії й подивимося, чи зміниться результат.
У наведеному нижче прикладі, чи очікуєте ви побачити щоразу одну й ту саму вершину? Як гадаєте, якою буде найбільша різниця — між метриками чи між зваженими та незваженими версіями?
Ця вправа є частиною курсу
Приклади: аналіз мереж у R
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# This calculates weighted eigen-centrality
ec_weight <- eigen_centrality(trip_g_simp, directed = TRUE)$vector
# Calculate unweighted eigen-centrality
ec_unweight <- eigen_centrality(___, directed = ___, weights = ___)$vector