随时间绘制指标变化
我们还可以查看整个图的指标如何随时间变化（或不变）。之前我们关注了两个重要指标：聚类（clustering）和互惠性（reciprocity）。在对图结构进行可视化检查后，这两个指标都相当高。不过，随着时间推移，它们可能会发生变化。Amazon 的整体购买模式是否稳定？如果您认为稳定，那么这些指标的折线图应基本呈水平线，表示互惠性每天大致相同，而且存在较强的聚类结构。让我们来验证一下。
用于按图计算传递性（transitivity）的代码已提供。
本练习是课程的一部分
案例研究：用 R 进行网络分析
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Examine this code
transitivity_by_graph <- data.frame(
date = d,
metric = "transitivity",
score = sapply(all_graphs, transitivity)
)
# Calculate reciprocity by graph
reciprocity_by_graph <- data.frame(
date = ___,
metric = ___,
score = ___ )