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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

% b# \6 w9 {! x" j<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>
$ S& z5 A: u; ]- }$ k& H<ul>
4 q% p" z2 x+ x% s<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">图的文件表示</a></li>0 T! q1 c( c1 R* ]
<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">导入一个图</a></li>
' l1 c5 F, u9 }$ B. R( _<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">生成人工网络</a></li>
/ h5 ^$ r# o' S/ ?7 g: s5 Q' s<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">图的基本分析</a></li>* M9 [3 }* V+ `) H1 l2 f) A
</ul>
9 S* X( w1 ?7 q- y; L5 L% T<h2 id="图的文件表示">图的文件表示</h2>
* g% g. M$ [' Z<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>
. O0 w- p7 F9 v<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>
1 Y! w% L1 \& Y; ]: b2 g  }<pre><code class="language-text">1        2        1
$ L( ~9 |. j7 f2 i& G- m1        3        -10 N2 ]# B/ B; y( W& ^; F6 m4 w5 V
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