在 R 中操作网络数据答案

【问题标题】：Manipulating Network Data in R在 R 中操作网络数据
【发布时间】：2010-11-13 06:08:00
【问题描述】：

我有一个数据框，详细说明了 N 个节点之间的边权重。是否有处理此类数据的软件包？

例如，我想将以下信息绘制为网络：

  p1 p2 counts
1  a  b    100
2  a  c    200
3  a  d    100
4  b  c     80
5  b  d     90
6  b  e    100
7  c  d    100
8  c  e     40
9  d  e     60

【问题讨论】：

标签： r networking social-networking

【解决方案1】：

一个选项是network 包，它是用于统计社交网络分析的R 包statnet 系列的一部分。它以稀疏的方式处理网络数据，这对于较大的数据集非常有用。

下面，我执行以下操作：

将边缘列表（前两列）加载到网络对象中
将计数分配为称为权重的边缘属性。
使用 gplot 绘制网络。（有关更改边缘厚度的信息，请参阅帮助页面。）
绘制一个社会矩阵（只是一组代表邻接矩阵的 5x5 块，其中 (i,j) 单元格被相对计数着色）

A = read.table(file="so.txt",header=T) 一种 p1 p2 计数 1 a b 100 2 a c 200 3 天 100 公元前4世纪80 5 b d 90 6 比 100 7 c d 100 8 c e 40 9 d e 60 图书馆（网络）净 = 网络（A[,1:2]） # 获取有关您的网络的摘要信息网网络属性：顶点 = 5 定向 = TRUE 超=假循环 = FALSE 多个 = FALSE 二分 = FALSE 总边数 = 9 缺失边= 0 非缺失边 = 9 顶点属性名称：顶点名称邻接矩阵：一个 b c d e 一个 0 1 1 1 0 b 0 0 1 1 1 c 0 0 0 1 1 d 0 0 0 0 1 e 0 0 0 0 0 set.edge.attribute(net,"weight",A[,3]) gplot（网络） ## 另一个很酷的功能 s = as.sociomatrix(net,attrname="weight") plot.sociomatrix(s)

【讨论】：

很好的答案！很有帮助！

【解决方案2】：

这里是如何制作igraph中数据的网络图：

d <- data.frame(p1=c('a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd'),
                p2=c('b', 'c', 'd', 'c', 'd', 'e', 'd', 'e', 'e'),
                counts=c(100, 200, 100,80, 90,100, 100,40,60))

library(igraph)
g <- graph.data.frame(d, directed=TRUE)
print(g, e=TRUE, v=TRUE)
tkplot(g, vertex.label=V(g)$name)

【讨论】：

【解决方案3】：

我也一直在 igraph 工作。创建图形的一种方法是将所有“从”“到”节点的列表写出到文本文件，然后将其作为图形对象读回。图对象可以经受许多图论过程，可以处理相当大的网络。

【讨论】：

【解决方案4】：

根据我的经验，igraph 是我最喜欢的大型图论工作包。它具有内存效率，并且具有一些非常好的算法。 igraph 使用内部类似边缘列表的数据结构。
对于更简单/更小的事情，我倾向于使用“sna”包（“社交网络分析”）。它非常适合交互式工作和小型网络的绘图。 sna 更多地使用邻接矩阵数据结构。

【讨论】：