問題タブ [network-analysis]

いくつかのエッジ リストを隣接行列に変換したいと思います。しかし、私はさまざまな問題に直面しています。私のデータ セットは、3 つの瞬間に同点 (重み付けが 1 ～ 5 で、監督) がある場合とない場合がある 27 人の俳優で構成されています。

これは、たとえば、t=1の場合、次のようなエッジ リストがあることを意味します。

t=2の場合、次のようなエッジ リストがあります。

問題は、期間ごとに 27x27 のマトリックスが必要なことです。これは、他の誰とも関係のないすべてのアクターもすべての期間に含まれることを意味します。基本的に、3 つのピリオドすべてで次のようなものが必要です (理想的には、コンマがなくなっていることに注意してください)。

もちろん、さまざまなフォーラムの投稿、ヘルプ サイトなどは確認済みです。しかし、私はこれをどのように行うべきかを理解できませんでした。私はイライラしています。

pegas で生成された haploNet をプロットしています。一部のパイが互いに重なり合っていることを除いて、すべてが正常に機能しています (たとえば、最初のプロットの右下部分)。非常に高い scale.ratioを使用fast=FALSEまたは設定しても、問題は解決しないようです (下のプロットを参照)。

ブランチを強制的に「さらにファンアウト」させる方法はありますか?

igraph-python のGraph.Read_Ncol関数を使用しています。以下は、データを読み取るための私のコードです。

SNAP グループのこのデータセットを使用しています: https://snap.stanford.edu/data/ca-GrQc.html 前述のように、データセットには 14496 のエッジと 5242 のノードがあります。

ただしdata.summary()、グラフを作成すると、次の出力が得られます。

data.to_undirected()やり直してもdata.summary()、上記と同じ結果が得られます。

SNAP ライブラリを無向に使用してグラフをロードすると、正しい出力が得られます。

私は何を間違っていますか？または、igraph API に問題がありますか?

大量の文があり、単語の共起の無向エッジ リストを作成し、すべてのエッジの頻度を確認したいと考えています。パッケージを見てみましたが、tm同様の機能は見つかりませんでした。使用できるパッケージ/スクリプトはありますか? どうもありがとう！

注: 単語はそれ自体とは共起しません。2 回以上出現する単語は、同じ文の中で 1 回だけ他の単語と共起します。

DF:

出力

2 つのデータフレームがあります。1 つは私の Facebook の友達の名前だけで、もう 1 つはソースとターゲットの列へのリンクです。リンクデータフレームの名前を、友達データフレームのその名前の行インデックスに基づいて数字に変えたいです。

友達

リンク

些細なことのようですが、私はそれを理解することはできません。手伝ってくれてありがとう。

単純な無向グラフで密度ベースでクラスタリングを行っている場合、ノードまたはエッジの重みをどのように知ることができますか。そして、ここでの時間の複雑さは何ですか!

ここから私を案内してもらえますか：

1. エッジ (u,v) の重み E ∈ は、ノード u と v の共通の隣接ノードの数です。u≠v の場合の M^2 は、ノード u と v の共通の隣接ノードの数を表します。行列の乗算は N^3 のオーダーです。ただし、 M(u,v) =1 である M^2 の要素のみが必要です。そのため、エッジの重みを見つける複雑さを O(N*E) に減らすことができます。

2. ノードの重みは、ノードに接続されているエッジの重みの合計です。すべてのノードの重みが計算され、最も重みの高いノードが決定されます。ノードの重みを見つける複雑さは N^2 です。クラスターとして最も重みの高いノードから始めて、それを大きくします。

あなたがそれを理解したら、私を導きます...