Question

我无法从R中的数据集（10列的数据表）创建有向图（使用igraph包）。任务如下：我需要构建有向图（网络），其中如果X邀请Y到平台，则将X个人连接到Y个人。最终，我需要确定网络中最长链的大小并计算聚类系数。

在过滤了我的dt之后，dt.user由以下两列组成：user_id，invitor_id。

user_id: user identification
inviter_id: id of the user that invited this user to the platform

清除数据（删除所有NA值）后，我正在尝试进行这项工作，但是由于我的聚类系数为0，因此我不确定是否以正确的方式进行操作（这似乎不太可能）：

all.users <- dt.users[, list(inviter_id, user_id)]

g.invites.network <- graph.data.frame(all.users, directed = TRUE)

我尝试过切换连接的方向，但是在直径和聚集系数方面我仍然得到相同的结果：

all.users <- dt.users[, list(user_id, inviter_id)]

我的问题是，我的有向图是否错误？如果是这样，我在做什么错？我相信我的答案是错误的，因为聚类系数为0。在我看来，这个网络似乎根本没有形成聚类的可能性很小。我应该保留...list(inviter_id), user_id而不是...list(user_id, inviter_id)吗？

样本数据（40行）：

dt.users <- data.table::data.table(
  inviter_id = c(4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 23L, 22L, 31L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 63L, 4L, 4L, 4L), 
  user_id = c(17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 32L, 35L, 36L, 37L, 38L, 39L, 40L, 41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 47L, 49L, 50L, 51L, 52L, 53L, 54L, 55L, 56L, 58L, 59L, 60L, 64L, 71L, 75L, 76L, 78L)
)

任何帮助将不胜感激！

Answer 1

至少对于您的样本数据而言，0是正确的答案，我怀疑由于其构造方式，对于您的完整数据集，这始终是正确的。

我假设当您说您正在计算“聚类系数”时，您正在计算的确transitivity(g.invites.network)给出了零作为答案。根据文档：

这只是图中三角形和相连的三元组的比率。对于有向图，将忽略边缘的方向。

当然，我不确定您的数据是如何构造的，但是看来只有一个人会因邀请任何其他用户而获得“信用”，也就是说，永远不会有两个箭头进入一个顶点。假设是这样，您的数据将从不具有任何三角形。因此，“三角形和图中三边形的比率”的分子为零，并且始终为零。

这在示例数据的图形中很明显。

plot(g.invites.network)

基于评论的添加
有两种直径可以计算-有向和无向。对于您的示例数据，定向直径为2，无方向直径为4。

diameter(g.invites.network)
[1] 2
diameter(g.invites.network, directed=FALSE)
[1] 4

您可以使用get_diameter

获得构成这些路径的顶点

get_diameter(g.invites.network)
+ 3/43 vertices, named:
[1] 4  23 25
get_diameter(g.invites.network, directed=FALSE)
+ 5/43 vertices, named:
[1] 25 23 4  22 26

要对图形进行子集化以了解直径，可以使用induced_subgraph。例如，仅获取那些节点：

DiamPath =  get_diameter(g.invites.network, directed=FALSE)
DiameterGraph = induced_subgraph(g.invites.network, DiamPath)
plot(DiameterGraph)

或者也许您想在上下文中查看直径，可以对直径顶点进行不同的着色。

DiamPath =  get_diameter(g.invites.network, directed=FALSE)
VC = rep("orange", vcount(g.invites.network))
VC[DiamPath] = "red"
plot(g.invites.network, vertex.color=VC)

从数据集中在R中建立有向网络图

1 个答案: