1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phân tích Mạng lưới trong R
Connected

Bài tập

Trực quan hóa các nút và cạnh quan trọng

Một vấn đề với bộ dữ liệu bệnh sởi là có ba cá nhân không rõ ai đã lây cho họ. Một trong số đó (đỉnh 184) dường như là người cuối cùng chịu trách nhiệm làm lây lan bệnh cho nhiều người khác, dù họ không trực tiếp lây cho quá nhiều người. Tuy nhiên, vì đỉnh 184 không có cạnh đi vào trong mạng lưới nên chỉ số betweenness trông có vẻ thấp. Một cách để khám phá tầm quan trọng của đỉnh này là trực quan hóa khoảng cách địa cực (geodesic) của các kết nối đi ra từ cá nhân này. Trong bài tập này, bạn sẽ tạo một biểu đồ các khoảng cách đó tính từ bệnh nhân số 0 này.

Hướng dẫn

100 XP
  • Dùng make_ego_graph() để tạo một mạng con gồm các đỉnh có kết nối đến đỉnh 184. Đối số thứ nhất là đồ thị gốc g. Đối số thứ hai là số kết nối tối đa mà bất kỳ đỉnh nào cần có để kết nối đến đỉnh mục tiêu của chúng ta. Trong trường hợp này, ta có thể dùng diameter() để trả về độ dài đường đi dài nhất trong mạng. Đối số thứ ba là đỉnh quan tâm, ở đây là 184. Đối số cuối cùng là mode. Ở đây bạn có thể bao gồm tất cả các kết nối bất kể hướng.
  • Tạo đối tượng dists chứa khoảng cách địa cực của mọi đỉnh tính từ đỉnh 184. Dùng hàm distances() để tính.
  • Gán thuộc tính color cho mỗi đỉnh. Mỗi màu sẽ được chọn dựa trên khoảng cách địa cực của đỉnh đó. Bảng màu colors có độ dài bằng khoảng cách địa cực lớn nhất cộng một. Như vậy, các đỉnh cùng khoảng cách sẽ được vẽ cùng màu và bệnh nhân số 0 cũng có màu riêng.
  • Dùng plot() để trực quan hóa mạng g184. Nhãn đỉnh nên là các khoảng cách địa cực dists.