Question

我正在尝试根据我的数据创建有价值的二分投影，如下所示：

                 Name   rid
                Emile    17560
                Lou     11800
                Luther   11800
                Tot     11800
                Phineas   11800
                Phineas   13580
                Calvin    13580
                Calvin    11800
                  Les      11800
                 Jeff      11800
                 Sonny     13580
                  Leon      13580
                  Red       13580

我导入了上述数据并将其命名为data1

然后我执行以下操作：

##create graph object from data1
graph1 <- graph.data.frame(data1)

#check if it is bipartite
is.bipartite(graph1)
FALSE

##convert to bipartite graph
V(graph1)$type <- V(graph1)$name %in% data1[,1]

##check again if it is bipartite
is.bipartite(graph1)
TRUE

##create biparite projection
 ##the multiplicity argument is suppose to count the number of 
 ##edges
 proj<-bipartite.projection(graph1, V(graph1)$type,multiplicity = TRUE)

##get adjacency matrix from second projection
get.adjacency(proj$proj2)

我得到以下输出

 11 x 11 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
  [[ suppressing 11 column names ‘Emile ’, ‘Lou ’, ‘Luther ’ ... ]]

   Emile    . . . . . . . . . . .
   Lou      . . 1 1 1 . 1 1 1 . .
   Luther   . 1 . 1 1 . 1 1 1 . .
   Tot      . 1 1 . 1 . 1 1 1 . .
   Phineas  . 1 1 1 . . 1 1 1 . .
   Phineas  . . . . . . 1 . . 1 1
   Calvin   . 1 1 1 1 1 . 1 1 1 1
   Les      . 1 1 1 1 . 1 . 1 . .
   Jeff     . 1 1 1 1 . 1 1 . . .
   Sonny    . . . . . 1 1 . . . 1
   Leon     . . . . . 1 1 . . 1 .

和

     3 x 3 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
                17560 11800 13580
        17560     .     .     .
        11800     .     .     1
       13580     .     1     .

而不是 Phineas 和 Calvin 通过*** rid *** s 13580和11800有两条边，Phineas出现两次。并且“摆脱”投影的图表在13580和11800之间仅显示1个边缘。“名称”的图表显示Phineas两次。

我感谢任何修改此代码以获得有价值的投影和邻接矩阵的建议。谢谢！

编辑＃1 ：由于某种格式问题导致两个“Phinease-s”被识别为单独的名称，Phineas出现了两次。但是，解决这个问题仍然无法解决主要问题。输出仍然只在Phineas和Calvin之间以及13580和11800之间提供了1个边缘。

编辑＃2：会话信息结果

R version 3.1.0 (2014-04-10)
Platform: i386-w64-mingw32/i386 (32-bit)

locale:
[1] LC_COLLATE=English_United States.1252  LC_CTYPE=English_United        States.1252    LC_MONETARY=English_United States.1252
[4] LC_NUMERIC=C                           LC_TIME=English_United States.1252    

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

 other attached packages:
  [1] igraph_1.0.1

  loaded via a namespace (and not attached):
  [1] grid_3.1.0      lattice_0.20-29 magrittr_1.5    Matrix_1.1-3        tools_3.1.0

\

编辑＃3

Desired output
  3 x 3 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
                17560 11800 13580
        17560     .     .     .
        11800     .     .     2
       13580     .     2     .


 11 x 11 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
  [[ suppressing 11 column names ‘Emile ’, ‘Lou ’, ‘Luther ’ ... ]]

   Emile    . . . . . . . . . . .
   Lou      . . 1 1 1 . 1 1 1 . .
   Luther   . 1 . 1 1 . 1 1 1 . .
   Tot      . 1 1 . 1 . 1 1 1 . .
   Phineas  . 1 1 1 . 2 1 1 1 1
   Calvin   . 1 1 1 2 1 . 1 1 1 1
   Les      . 1 1 1 1 . 1 . 1 . .
   Jeff     . 1 1 1 1 . 1 1 . . .
   Sonny    . . . . . 1 1 . . . 1
   Leon     . . . . . 1 1 . . 1 .

Answer 1

我不知道你做了什么。可能还需要更多信息：sessionInfo（）来检查您使用的系统以及软件包的版本。

这是我在PC上找到的（见下面sessionInfo（）的结果

数据

data1 <- read.table(text="Name   rid
           Emile    17560
             Lou     11800
             Luther   11800
             Tot     11800
             Phineas   11800
             Phineas   13580
             Calvin    13580
             Calvin    11800
               Les      11800
              Jeff      11800
              Sonny     13580
               Leon      13580
               Red       13580", header=TRUE)

检查数据

head(data1)
dim(data1)
str(data1)
plot(data1)

调用库

library(igraph)

从data1

创建图形对象

graph1 <- graph.data.frame(data1)

检查它是否为二分

is.bipartite(graph1)        ### FALSE

转换为二分图

V(graph1)$type <- V(graph1)$name %in% data1[,1]

再次检查它是否为二分

is.bipartite(graph1)        ### TRUE

创建双向投影 multiplicity参数假设计算边数

proj<-bipartite.projection(graph1, V(graph1)$type,multiplicity = TRUE)

从第一个投影中获取邻接矩阵

t1 <- get.adjacency(proj$proj1)
t1

加载必需的包：Matrix

11 x 11稀疏矩阵类“dgCMatrix”

[[压制11个专栏名称'Emile'，'Lou'，'Luther'......]

埃米尔。。。。。。。。。。

娄。。 1 1 1 1 1 1。。

路德。 1。 1 1 1 1 1。。

总结。 1 1 1 1 1 1。。

菲尼亚斯。 1 1 1。 1 1 1 1 1 1

凯文。 1 1 1 1。 1 1 1 1 1

Les。 1 1 1 1 1。 1。。

杰夫1 1 1 1 1 1。。。

桑尼。。。。 1 1 。。 1 1

莱昂。。。。 1 1 。 1。 1

红色。。。。 1 1 。 1 1。

从第二次投影中获取邻接矩阵

t2 <- get.adjacency(proj$proj2)
t2

3 x 3稀疏矩阵类“dgCMatrix”

  17560 11800 13580

17560。。

11800。。 1

13580。 1。

绘制矩阵

g1 <- graph.adjacency(t1)

plot(g1)

sessionInfo（）的结果 R版本3.0.2（2013-09-25）平台：x86_64-w64-mingw32 / x64（64位）

locale:
[1] LC_COLLATE=Italian_Italy.1252  LC_CTYPE=Italian_Italy.1252   
[3] LC_MONETARY=Italian_Italy.1252 LC_NUMERIC=C                  
[5] LC_TIME=Italian_Italy.1252    

attached base packages:[1] stats     graphics  grDevices utils        datasets  methods   base     
other attached packages: [1] Matrix_1.1-0 igraph_0.6.6
loaded via a namespace (and not attached): [1] grid_3.0.2      lattice_0.20-24

使用R igraph进行有价值的二分投影

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