可视化重要的顶点与边

该麻疹数据集有一个问题：有 3 位个体的感染来源未知。其中一位（顶点 184）最终似乎对将疾病传播给许多其他人负有重要责任，尽管他并未直接感染太多个体。然而，由于顶点 184 在网络中没有入边，其介数看起来较低。评估该顶点重要性的一种方法，是可视化从该个体向外扩散的测地距离。在本练习中，您将绘制从这位"零号病人"出发的这些距离。

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R 中的网络分析

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练习说明

使用 make_ego_graph() 创建只包含与顶点 184 相连顶点的网络子集。第 1 个参数是原始图 g。第 2 个参数是任一顶点到目标顶点允许的最大连接数。在本例中，使用 diameter() 返回网络中的最长路径长度。第 3 个参数是我们的目标顶点，应为 184。最后一个参数是模式。在这里，您可以不考虑方向，包含所有连接。
创建对象 dists，其包含每个顶点到顶点 184 的测地距离。使用函数 distances() 计算。
为每个顶点设置属性 color。颜色将根据其测地距离选择。调色板 colors 的长度等于最大测地距离加 1。这样距离相同的顶点会用相同颜色绘制，且零号病人也有其专属颜色。
使用 plot() 可视化网络 g184。顶点标签应为测地距离 dists。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Make an ego graph
g184 <- ___(g, ___(g), nodes = '184', mode = c("all"))[[1]]

# Get a vector of geodesic distances of all vertices from vertex 184 
dists <- ___(g184, "184")

# Create a color palette of length equal to the maximal geodesic distance plus one.
colors <- c("black", "red", "orange", "blue", "dodgerblue", "cyan")

# Set color attribute to vertices of network g184.
V(___)$color <- colors[dists+1]

# Visualize the network based on geodesic distance from vertex 184 (patient zero).
___(___, 
     vertex.label = ___, 
     vertex.label.color = "white",
     vertex.label.cex = .6,
     edge.color = 'black',
     vertex.size = 7,
     edge.arrow.size = .05,
     main = "Geodesic Distances from Patient Zero"
     )

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