問題タブ [network-analysis]

Company xデンマークの自治体 (kommune) のリストに対する 2 つの企業 (およびCompany y) の総収益を視覚化するグラフを作成しようとしています。重み列に収益を含むエッジ テーブルを作成しました。

Gephi のすべてのノードの重み付けされた次数を計算しました。これにより、会社のノードのサイズと色を、重み付けされた Out-Degree (すべての地方自治体への総収益) によって決定できます。自治体ノードは、重み付けされたIn-Degree（2つの会社への総支出）によって決定されます。

これはすべて非常に優れていますが、ノート同士の引力/反発を決定する主要なパラメーターを加重度にできるようにしたいと考えています。つまり、会社のノードを、収益が最大の自治体に近づけたいと考えています。これを行う方法はありますか？

私はネットワーク分析を学ぼうとしているので、ヒラリー・クリントンの電子メールをオンラインで使用して、誰が誰に電子メールを送信したかを確認しています。

私のデータは、hrc_dict という辞書にあります。送信者と受信者のタプルに続いて、電子メールの頻度があります。これは辞書の一部です：

{('ヒラリー・クリントン', 'シェリル・ミルズ'): 354, ('ヒラリー・クリントン', 'l'): 1, ('リンダ・デワン', 'ヒラリー・クリントン'): 1, ('ヒラリー・クリントン', 'カプリシアマーシャル'): 9, ('フィリップ・クロウリー', 'ヒラリー・クリントン'): 2, ('シェリル・ミルズ', 'アン・マリー・スローター'): 1}

Jupyter で Networkx を使用してグラフを作成しています。私のコードは以下の通りです：

nx.Graph() を呼び出しても何も出力されず、G.nodes() を呼び出してもすべてのノードが表示されません。出力の一部をここに貼り付けました。

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 'マーク・ペン', 10, ('トッド・スターン', 'ヒラリー・クリントン'), 12,]

G.edges() を呼び出すと、次のようになります。

[(1, ('ヒラリー・クリントン', 'l')), (1, ('リンダ・ディーワン', 'ヒラリー・クリントン')), (1, ('ヒラリー・クリントン', 'トーマス・シャノン')), (1 , ('シェリル・ミルズ', 'アン・マリー・スローター')), (1, ('クリストファー・バッツギー', 'ヒラリー・クリントン'))]

グラフにノードを正しく追加する方法を知っている人はいますか? それぞれの人がノードである必要があると思いますが、タプルを分割して名前を個別に追加するにはどうすればよいでしょうか? エッジは正しく表示されていますか、それとも別の方法で入力する必要がありますか?

単語隣接データを使用してネットワーク グラフを作成しようとしています。しかし、「ターゲットはノード インデックスの密な double 配列でなければなりません」というエラーが表示されます。以下は私のコードです：

A は 425X2 ダブル マトリックスです。グラフを作成しようとするとg = graph(A(:,1),A(:,2))、エラーがスローされます。

visNetwork を使用して地理的な igraph ネットワークをプロットしようとしています。igraph コードは以下のとおりです。この visNetwork ソリューションを見つけましたが、コードを正しく適応させるのに問題がありますhttps://github.com/DataKnowledge/visNetwork/blob/master/R/visIgraphLayout.R

編集 更新

私は R-igraph ネットワークを持っています。これは visNetwork ライブラリを使用して視覚化されています。私は空間データ フレームを持っています。これは Leaflet を使用して視覚化されます。visNetwork 機能を維持したまま、マップ上でネットワークを視覚化するにはどうすればよいですか? ここで例を参照してください

すべての頂点が特定の頂点属性 (V(Grph)$year == "1952" など) を共有する有向ネットワークのグラフのサブグラフを作成したいと思います。アウトディグリーのみ。

ego()、、、およびmake_ego_graph()を試しました。neighbors()adjacent_vertices()

たとえば CitGraph <- make_ego_graph(Grph, 1, nodes = which(V(Grph)$year=="1952"), mode = "out") 、グラフのリスト (単一の包括的なグラフではありません) が生成され、驚くべきことに、今年の 50,000 個の頂点と 150,000 個の隣接点を指すのに 2 時間かかります。

私が考えることができる 1 つのアプローチは、これらすべてのグラフをリストに集約することですが、その方法はわかりません。assortativity_nominal()また、別の頂点属性 (この場合は地理的な場所) に基づいてを計算することが最終的な目標であるため、頂点属性を保持したいと思います。

ご提案をお寄せいただきありがとうございます。