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社交网络分析的 R 基础:(五)图的导入与简单分析

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发表于 2022-2-12 14:35:41 | 显示全部楼层 |阅读模式
) |; r# A# O0 l$ N- r, X3 V+ ?
<p>如何将存储在磁盘上的邻接矩阵输入到 R 程序中,是进行社交网络分析的起点。在前面的章节中已经介绍了基本的数据结构以及代码结构,本章将会面对一个实质性问题,学习如何导入一个图以及计算图的一些属性。</p>
* {' g$ \  K# A' n, J9 I<ul>' K) M4 o1 L3 d8 S) q, {
<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">图的文件表示</a></li>) m* r' U4 o! z2 Q' `, A
<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">导入一个图</a></li>  t$ j; \% I. ^1 v1 l/ M
<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">生成人工网络</a></li>& w2 N' X1 X$ G. [
<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">图的基本分析</a></li>  M; W. q; C0 G, R
</ul>. o3 r- [/ D: D& h
<h2 id="图的文件表示">图的文件表示</h2>* J  }4 }6 G$ _9 l5 C4 x8 Q8 \
<p>在计算机中,最常见的两种表示图的基本结构是<strong>邻接矩阵</strong>和<strong>邻接表</strong>。以最简单的无权无向图为例,邻接矩阵中第 <span class="math inline">\(i\)</span> 行第 <span class="math inline">\(j\)</span> 列的元素 <span class="math inline">\(a_{ij}\)</span> 如果等于 1,则表示顶点 <span class="math inline">\(i\)</span> 和顶点 <span class="math inline">\(j\)</span> 之间有边,即邻接矩阵将所有节点之间的关系都表示出来。邻接表则是对顶点 <span class="math inline">\(i\)</span> 建立一个单链表,这个单链表由顶点 <span class="math inline">\(i\)</span> 的所有邻居节点构成,即邻接表只是把存在关系的节点表示出来。</p>, z) k4 x) J# a5 u* G- t' N/ n
<p>网络上许多公开的数据集更常使用<strong>三元组</strong>去表示一个图。下面是一个三元组的示例,以第一行的三元组 (1, 2, 1) 为例,它表示有一条从顶点 1 指向顶点 2 的边,并且该边的权重为 1。对于无权图而言,通常会省略三元组中的第三个元素。</p>
" D/ T# q; n$ a" ^1 _" t( e<pre><code class="language-text">1        2        1. g2 F4 J( u/ P7 W6 P$ Y/ s0 V
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