Question

我在igraph中使用R软件包进行社交网络分析。当我想使用邻接矩阵时，我决定使用Movielens Dataset (Movies Section)，也加载了igraph Library。

数据集已成功加载，并且这些代码是我的。

ff = read.csv("D:/TMU/DataSet/MovieLens/movies.csv", header = TRUE)
ff
mtr = as.matrix(ff)
gr = graph.adjacency(mtr, mode = "undirected", weighted = NULL, diag = FALSE)

我遇到此错误：

graph.adjacency.dense（adjmatrix，模式=模式，加权=加权，：
        在structure_generators.c：274处：非平方矩阵，非平方矩阵
      另外：警告消息：
      在mde（x）中：强制引入的NA

数据集有问题吗？

Answer 1

好的，使用https://grouplens.org/datasets/movielens/中的小型数据集，其维度为9125x3

下载数据（如果使用Windows，则可能需要在mode中调整download.file）

pth <- "http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip"
download.file(pth, destfile=temp<-tempfile())
#unzip(temp, list=TRUE) # see what files?
unzip(temp, exdir=td<-tempdir()) 

# read movies dataset
movies <- read.csv(file.path(td, "ml-latest-small/movies.csv"), 
                   header=TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

加载一些库

library(tm) # to form the binary matrix: best to keep things sparse
library(slam) # for the crossproduct of the simple_triplet_matrix returned by tm::DocumentTermMatrix
library(igraph)

按流派为电影形成二进制矩阵（必须使用MrFlick的suggestion of VCorpus，否则将“（未列出流派）”和“电影黑色”分为单个词

# split the genres string and create binary matrix for presence of genre
corp <- VCorpus(VectorSource(movies$genres))
dtm <- DocumentTermMatrix(corp, 
                          control = list(tokenize = function(x) 
                            unlist(strsplit(as.character(x), "\\|"))))

创建邻接矩阵

# this looks for agreement across the genres
# you could use tcrossprod for similarities on the films
adj <- crossprod_simple_triplet_matrix(dtm)

创建图形

g <- graph_from_adjacency_matrix(adj, mode="undirected", weighted=TRUE)

使用igraph包的邻接矩阵

1 个答案: