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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
; x/ f9 ^2 ~) S7 t; Y1 \4 ?
<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>
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0 t) L$ m& I& L8 H1 B: g9 u5 W; ~<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">图的文件表示</a></li>
" w% ?0 }5 ?2 p* l8 W  L<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">导入一个图</a></li>
6 @" G2 i; W- Z2 N# y, [<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">生成人工网络</a></li>
+ d9 c4 O3 b; |5 u+ ?7 y<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">图的基本分析</a></li>' N+ b1 o0 U% F" S0 t( ]2 P
</ul>1 Z3 ?$ N5 K. _7 T( z8 V3 [
<h2 id="图的文件表示">图的文件表示</h2># H, a* e/ [. e+ v7 X1 }
<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>/ d" r' D/ C5 C, d
<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>. Y0 A+ O8 c7 g- A0 w! k  _2 Z, s
<pre><code class="language-text">1        2        1- W  F' L# w. e  B9 S
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</code></pre>: ~/ }6 K4 y1 p  R" g9 {
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