社交网络分析的 R 基础：（五）图的导入与简单分析

admin

7 d: J% ^. Y: a7 L% z' F* C<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>
! o, L, s# j. l<ul>
& E7 k) d% F* K# n# @<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">图的文件表示</a></li>
<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">导入一个图</a></li>
9 d: w' _; P% D) Z( q  u<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">生成人工网络</a></li>
: B. F: \1 q$ `<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">图的基本分析</a></li>
</ul>
<h2 id="图的文件表示">图的文件表示</h2>
<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>
( ?- p! f1 V$ p: q. n  j# 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>
  v" Y8 S6 B4 K<pre><code class="language-text">1        2        1
1        3        -1
3 P! x/ {8 @6 p8 A2        3        -1
  r; U  |5 v, M* B1        4        -1
3        4        1
+ T; r8 C" I5 P) D) d" Y</code></pre>
% R/ @, ~% r0 O. P9 B* h2 j( e; x# _<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">
" H$ Z1 R8 `" j* y) d    <p style="margin-top: 0; font-weight: bold">