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基于链接的特征

在本练习中，您将通过将网络的 Churn 属性与网络的邻接矩阵相乘，来计算一阶、基于链接的特征。

请注意，由于流失是一个二元指示变量，属性 Churn 对流失用户为 1，未流失用户为 0。因此，属性 1-Churn 对未流失用户为 1，对流失用户为 0。 这有助于在计算未流失邻居数量时使用。

本练习是课程的一部分

使用 R 进行网络数据的预测分析

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练习说明

  • 计算属性 ChurnNeighbors（已流失邻居的数量）：将 AdjacencyMatrix 与 network 的 Churn 属性相乘，对结果应用 as.vector()，并将其添加到网络中。
  • 同样地，计算 NonChurnNeighbors（未流失邻居的数量）。
  • 计算属性 RelationalNeighbor，即邻域中流失用户的占比：用 ChurnNeighbors 除以 ChurnNeighbors 与 NonChurnNeighbors 之和。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Compute the number of churn neighbors
V(network)$ChurnNeighbors <- as.vector(___ %*% V(network)$___)

# Compute the number of non-churn neighbors
V(network)$___ <- as.vector(___ %*% (1 - V(network)$___))

# Compute the relational neighbor probability
V(network)$RelationalNeighbor <- as.vector(V(network)$___ / 
    (V(network)$___ + V(network)$___))
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