# Eşsiz tarihleri al
d <- sort(unique(amzn_raw$date))
# İlk tarihten grafiği oluştur
amzn_g <- graph_from_data_frame(
amzn_raw %>%
filter(date == d[1]) %>%
select(from, to), directed = TRUE
)
Önemli ürünler her zaman önemli mi?
# "Önemli" ürünleri bul
high_out_degree <- degree(amzn_g, mode = "out") > 2
low_in_degree <- degree(amzn_g, mode = "in") < 1
important_nodes <- high_out_degree & low_in_degree
imp_prod <- V(amzn_g)[importnant_nodes]
# Sonradan birleştirmek için veri çerçevesi olarak sakla
tmp_df <- data.frame(imp_prod = as.numeric(names(imp_prod)))
## Çıktıyı tutacak liste oluştur
time_graph <- list()
## Grafikler için 2x2 yerleşim oluştur ve kenar boşluklarını artır
par(mfrow = c(2, 2), mar = c(1.1, 1.1, 1.1, 1.1))
## Veriyi dolaşarak oluştur
for(i in 1:length(d)){
## Her zaman damgasında bir veri çerçevesi oluştur
ip_df <- amzn_raw %>%
filter(date == d[i]) %>%
right_join(tmp_df, by = c("from" = "imp_prod")) %>%
na.omit()
## Bu veri çerçevesinden bir igraph nesnesi oluştur
time_graph[[i]] <- ip_df %>%
select(from, to) %>%
graph_from_data_frame(directed = TRUE)
## Tarihe göre önemli düğümler nasıl görünüyor, bak
plot(time_graph[[i]], main = d[i]) }
Preparing Video For Download...
