Ai là người quan trọng trong cuộc trò chuyện?
Các thước đo độ trung tâm khác nhau đều hướng đến cùng một ý: "đỉnh (vertex) nào là quan trọng nhất." Như đã bàn, hai chỉ số này tiếp cận vấn đề hơi khác nhau. Hãy nhớ rằng dù chúng có thể cho ra phân phối giá trị tương tự, thứ hạng của một đỉnh theo từng thước đo có thể khác nhau. Bây giờ chúng ta sẽ so sánh các đỉnh xếp hạng cao nhất của người dùng Twitter.
Các vector lưu trữ eigen-centrality và betweenness-centrality lần lượt là retweet_ec và retweet_btw.
Bài tập này là một phần của khóa học
Các nghiên cứu tình huống: Phân tích mạng lưới với R
Hướng dẫn bài tập
- Tính phân vị
0.99của betweenness,retweet_btw. - Lọc
retweet_btwđể giữ các giá trị lớn hơn phân vị này nhằm lấy top 1%. - Thực hiện tương tự cho eigen-centrality,
retweet_ec. - Chạy đoạn mã đưa các kết quả này vào một data frame và xem kết quả.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Get 0.99 quantile of betweenness
betweenness_q99 <- quantile(___, ___)
# Get top 1% of vertices by betweenness
top_btw <- ___[retweet_btw > ___]
# Get 0.99 quantile of eigen-centrality
eigen_centrality_q99 <- ___(___, ___)
# Get top 1% of vertices by eigen-centrality
top_ec <- ___
# See the results as a data frame
data.frame(
Rank = seq_along(top_btw),
Betweenness = names(sort(top_btw, decreasing = TRUE)),
EigenCentrality = names(sort(top_ec, decreasing = TRUE))
)