二阶基于链接的特征
在本练习中，您将计算二阶邻域中流失与非流失邻居的数量及其比例。 流程与上一个练习相同，不同之处在于现在使用的是二阶邻接矩阵。
本练习是课程的一部分
使用 R 进行网络数据的预测分析
练习说明
- 使用
SecondOrderMatrix和Churn属性计算二阶邻域中的流失邻居数量。用as.vector()转换结果，并将其作为ChurnNeighbors2添加到network。 - 同样计算
NonChurnNeighbors2，即二阶邻域中的非流失邻居数量。 - 计算
RelationalNeighbor2，即二阶邻域中流失用户的比例，方法是用ChurnNeighbors2除以ChurnNeighbors2与NonChurnNeighbors2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 churners in the second order neighborhood
V(network)$ChurnNeighbors2 <- as.vector(___ %*% V(network)$___)
# Compute the number of non-churners in the second order neighborhood
V(network)$___ <- as.vector(___ %*% (1 - V(network)$___))
# Compute the relational neighbor probability in the second order neighborhood
V(network)$___ <- as.vector(V(network)$___ /
(V(network)$___ + V(network)$___))