1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Các nghiên cứu tình huống: Phân tích mạng lưới với R
Connected

Bài tập

Phân phối của centrality trông như thế nào?

Hãy nhớ rằng có nhiều cách để bạn đánh giá centrality của một đồ thị. Chúng ta sẽ dùng hai phương pháp bạn đã học trước đó: betweenness và eigen-centrality. Nhớ rằng betweenness đo lường tần suất một đỉnh nằm trên đường đi ngắn nhất giữa các đỉnh khác, trong khi eigen-centrality đo lường mức độ một đỉnh được kết nối với nhiều đỉnh quan trọng khác. Trước khi chồng lớp centrality lên các biểu đồ đồ thị, hãy xem centrality được phân phối ra sao.

Lưu ý: do sai số làm tròn của thuật toán, chúng ta không thể kiểm tra eigen-centrality có đúng bằng một giá trị cụ thể; thay vào đó, hãy kiểm tra trong một khoảng giá trị.

Hướng dẫn 1/2

undefined XP
  • 1
    • Dùng betweenness() để tính betweenness centrality của đồ thị có hướng retweet_graph.
    • Dùng summary() để lấy phần tóm tắt của retweet_btw.
    • Dùng mean() để tính tỷ lệ phần tử của retweet_btw bằng 0.
  • 2
    • Dùng eigen_centrality() để tính eigen-centrality của đồ thị có hướng retweet_graph và trích xuất phần tử vector.
    • Lấy phần tóm tắt của retweet_ec.
    • Tính tỷ lệ phần tử của retweet_ec nhỏ hơn almost_zero.