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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 14:35:43 | 显示全部楼层 |阅读模式

7 V: ?9 F3 J, X6 ^; @<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>
; b* {3 Q1 c! L" L<ul>8 \; C$ S# ~/ M4 _8 F: b
<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">图的文件表示</a></li>
  b  {% N% y( B<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">导入一个图</a></li>
  ~  b/ L/ R# r<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">生成人工网络</a></li>
- v" n# T' {! d; I6 Z# X0 T<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">图的基本分析</a></li>
$ d6 Z7 z$ ]2 J$ ^/ {1 y5 g</ul>
, u& ^& Y. g5 n1 O<h2 id="图的文件表示">图的文件表示</h2>9 v5 F; C# V6 y1 w3 m
<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>3 y  W: [- K6 }: E
<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>
& @+ s; @. n1 H+ M' g9 j$ N9 r$ t9 u<pre><code class="language-text">1        2        1
( m' h/ S  r: r9 s3 Y: w, B4 B1        3        -1
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4 s& O% a- w8 h) h, G</code></pre>
  Z) F$ \6 Q  U& B<div style="display: block; position: relative; border-radius: 8px; padding: 1rem; background-color: rgba(210, 249, 210, 1); color: rgba(9, 68, 9, 1); margin: 10px"># f# b/ \/ |# O/ F9 u
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