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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

# F& U/ l: Z# ~! z2 X' R  o<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>& {7 K8 H8 }3 I" p+ h4 P
<ul>
' l0 n- s7 f* y$ a! z, u) e+ R<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">图的文件表示</a></li>9 W3 K0 r1 ?, {
<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">导入一个图</a></li>
& A: Z; C$ u+ Y# Y<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">生成人工网络</a></li>) a: T+ Y+ [6 y
<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">图的基本分析</a></li>0 }  J9 _8 f6 H# T2 c6 ?. t
</ul>
, z' D, @; U0 W<h2 id="图的文件表示">图的文件表示</h2>5 c- P8 C, J# o* g. G6 l
<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>
2 s9 R& D" O8 C4 m<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>9 `4 i7 Z  k& `9 h$ v
<pre><code class="language-text">1        2        1& M, s$ ?7 h4 [! ^* [' w3 i) H
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