1. Apprendre
    2. /
  2. Cours
    3. /
  3. Приклади: аналіз мереж у R
Connected

Exercice

Який розподіл центральності?

Згадайте, що існує багато способів оцінити центральність у графі. Ми використаємо два методи, які ви вивчили раніше: посередництво (betweenness) та власну центральність (eigen-centrality). Пам'ятайте, що посередництво вимірює, як часто певна вершина лежить на найкоротшому шляху між іншими вершинами, тоді як власна центральність оцінює, з скількома іншими важливими вершинами з'єднана дана вершина. Перш ніж накладати центральність на графіки, подивімося, як вона розподіляється.

Зауважте, що через похибки округлення в алгоритмах ми не можемо перевіряти рівність власної центральності точному значенню; натомість перевіряємо належність до діапазону.

Instructions 1/2

undefined XP
  • 1
    • Скористайтеся betweenness() для обчислення посередницької центральності спрямованого графа retweet_graph.
    • Скористайтеся summary() для отримання зведення retweet_btw.
    • Скористайтеся mean() для обчислення частки елементів retweet_btw, що дорівнюють нулю.
  • 2
    • Скористайтеся eigen_centrality() для обчислення власної центральності спрямованого графа retweet_graph і дістаньте елемент vector.
    • Отримайте зведення retweet_ec.
    • Обчисліть частку елементів retweet_ec, що менші за almost_zero.