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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
8 Y) m  J: z+ x* L
<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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! B" Q/ e; G7 k6 A<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">图的文件表示</a></li>
: n) u! }' e( P) P/ C9 M3 ^<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">导入一个图</a></li>
: \# f' `* I  \/ J. i+ z; {<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">生成人工网络</a></li>- V) s1 A; o9 _& A
<li><a  href="https://www.cnblogs.com/zhanggaoxing/p/15870841.html">图的基本分析</a></li>( d: c# a- Z, C2 n
</ul>
5 u* ?, c( V5 ]: y- }( m8 b<h2 id="图的文件表示">图的文件表示</h2>0 N. D9 _; `* p1 Q* j9 _& N8 t
<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>+ S3 f3 h2 ?4 R/ b% ^
<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>2 M3 _' g5 f# a/ n) @
<pre><code class="language-text">1        2        1
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1        4        -11 }  G8 Q5 z6 t: T
3        4        18 M7 V! P% n. Q# c0 W
</code></pre>4 n- V: b" u+ ?8 q( x1 O4 p/ i3 F" b" d; Z
<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">& M% [2 h( Q9 X( Z0 g7 j$ I5 k( w$ w- z
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