Question

我在R中同时使用igraph和statnet创建了一个加权网络。我现在正在使用statnet研究加权网络的集中度度量，但是我获得的集中度度量似乎statnet并未考虑我的边值。这是一个使用中心度测度来说明我的问题的小例子。

我使用igraph创建了我的网络：

nodes <- data.frame(id=c(1,2,3,4,5))
edges <- data.frame(source=c(1,1,2,2,3),
                    target=c(2,3,3,5,4),
                    weight=c(1,2,1,2,1)) 
library(igraph)
network <- graph_from_data_frame(d=edges, vertices=nodes, directed=FALSE)

然后我需要使用statnet软件包，因此我将其转换为以下方式

  network_statnet <- asNetwork(network)
  detach("package:igraph", unload=TRUE)
  library(statnet)

然后我想计算度中心度，首先不考虑边缘值（degree_unweighted），然后考虑边缘值（degree_weighted）

degree_unweighted<-degree(network_statnet, gmode="graph", ignore.eval=TRUE)
degree_weighted<-degree(network_statnet, gmode="graph", ignore.eval=FALSE)

但是我最终还是采用了同样的中心措施。我不知道为什么在指定ignore.eval=FALSE时statnet不考虑边的值。其他中心性指标（介于中间，接近度，特征向量）也存在相同的问题。

Answer 1

您是对的，degree忽略权重，而不考虑ignore.eval。它在degree的第一行中可见

dat <- as.edgelist.sna(dat)

而as.edgelist.sna具有参数attrname：

attrname-如果x是网络对象，则（可选）边缘属性为用于获取边值。

因此degree实际上似乎甚至没有尝试使用任何权重。要解决此问题，我们可以通过添加使用权重的可能性来重新定义此功能，如

myDegree <- function (dat, g = 1, nodes = NULL, gmode = "digraph", diag = FALSE, 
          tmaxdev = FALSE, cmode = "freeman", rescale = FALSE, ignore.eval = FALSE, attrname = NULL) 
{
  dat <- as.edgelist.sna(dat, attrname = attrname)
  if (is.list(dat)) 
    return(sapply(dat[g], degree, g = 1, nodes = nodes, gmode = gmode, 
                  diag = diag, tmaxdev = tmaxdev, cmode = cmode, rescale = rescale))
  n <- attr(dat, "n")
  if (gmode == "graph") 
    cmode <- "indegree"
  if (tmaxdev) {
    if (gmode == "digraph") 
      deg <- switch(cmode, indegree = (n - 1) * (n - 1 + 
                                                   diag), outdegree = (n - 1) * (n - 1 + diag), 
                    freeman = (n - 1) * (2 * (n - 1) - 2 + diag))
    else deg <- switch(cmode, indegree = (n - 1) * (n - 2 + 
                                                      diag), outdegree = (n - 1) * (n - 2 + diag), freeman = (n - 
                                                                                                                1) * (2 * (n - 1) - 2 + diag))
  }
  else {
    m <- NROW(dat)
    cm <- switch(cmode, indegree = 0, outdegree = 1, freeman = 2)
    if (!(cmode %in% c("indegree", "outdegree", "freeman"))) 
      stop("Unknown cmode in degree.\n")
    deg <- .C("degree_R", as.double(dat), as.integer(m), 
              as.integer(cm), as.integer(diag), as.integer(ignore.eval), 
              deg = as.double(rep(0, n)), PACKAGE = "sna", NAOK = TRUE)$deg
    if (rescale) 
      deg <- deg/sum(deg)
    if (!is.null(nodes)) 
      deg <- deg[nodes]
  }
  deg
}

然后给出

(degree_unweighted <- myDegree(network_statnet, gmode = "graph", ignore.eval = TRUE))
# [1] 2 3 3 1 1
(degree_weighted <- myDegree(network_statnet, gmode = "graph", ignore.eval = FALSE, attrname = "weight"))
# [1] 3 4 4 1 2

恐怕您将需要对其他功能（例如betweenness）进行相同的调整。

在R

1 个答案: