R/网络分析 - 如何通过节点的属性创建边

Question

尊敬的 Stackoverflow 社区，

我目前正在使用 R 编译一个附属网络，其中节点是公司/伞式组织，关系被定义为“成员”。目前，我的列表仍然很小，我可以根据节点的位置创建如下边（我使用 igraph）：

g <- igraph::add_edges(g, c(1,51,
                          1,52,
                          1,53,
                          1,54))

但是，我正在添加新节点，最终网络将包括至少 500 个组织。这意味着每次添加新节点时节点的位置都会发生变化。由于每次添加新节点时都无法重做边缘，有没有办法可以添加知道节点名称的边缘？

节点的名称被视为一个属性，我尝试使用与上面相同的命令，包括名称 - 而不是位置 - 但它不起作用：

g <- igraph::add_edges(g, c(V(g)$name=="Company1", V(g)$name == "Umbrella2"))

关于如何通过指定名称而不是位置来创建边缘的任何建议？

Answer 1

我相信你正在寻找as.numeric(V(g)["Company1"])。

不过，我强烈建议反对在 R 脚本中构建您的网络结构。即使对于一个小型网络，我也会将我的数据输入到一个 excel 文件中，创建一个 R 脚本，将数据作为边缘列表读取并从中创建一个 igraph。这样一来，您可以随时添加您的公司和组织，从而更好地监督哪些数据实际进入您的网络，我想这就是您首先要寻找的。不过，在这里这样做会超出这个问题的范围。

至于按名称添加节点，我为您编写了这个示例，希望具有教学意义。

library(igraph)

# Make an empty Bipartite graph
g <- make_bipartite_graph(0, NULL, directed=TRUE)
g <- delete_vertices(g, 1)


# Create vertices of two different types: companies and umbrellas
g  <- add_vertices(g, 5, color = "red", type=TRUE, name=paste("Company", 1:5, sep="_"))
g  <- add_vertices(g, 2, color = "blue", type=FALSE, name=paste("Umbrella", 1:2, sep="_"))

# In a bipartate graph edges may only appear BETWEEN verticies of different types. Companies
# can belong to umbrellas, but not to each other.

# Look at the types:
ifelse(V(g)$type, 'Company', 'Umbrella')  # true for companies, false for umbrellas

# Lets add some edges one by one. This is what I believe you're asking for in the question:
g <- add_edges(g, c(as.numeric(V(g)["Company_1"]), as.numeric(V(g)["Umbrella_1"])))
g <- add_edges(g, c(as.numeric(V(g)["Company_1"]), as.numeric(V(g)["Umbrella_2"])))
g <- add_edges(g, c(as.numeric(V(g)["Company_2"]), as.numeric(V(g)["Umbrella_1"])))
g <- add_edges(g, c(as.numeric(V(g)["Company_3"]), as.numeric(V(g)["Umbrella_1"])))
g <- add_edges(g, c(as.numeric(V(g)["Company_4"]), as.numeric(V(g)["Umbrella_2"])))
g <- add_edges(g, c(as.numeric(V(g)["Company_5"]), as.numeric(V(g)["Umbrella_2"])))

# Note that "Company_1" belongs to two umbrella organisations, as I assume your companies can:
plot(g)