有标签网络与网络学习

使用 R 进行网络数据的预测分析

María Óskarsdóttir, Ph.D.

Post-doctoral researcher

customers

    id churn
1    1     0
2  393     0
3 2573     0
4 4430     0
5  926     1
6 1574     1

edgeList

  from    to
1    1   393
2    1  2573
3    1  4430
4  393   926
5  393  1574

关系邻居分类器

Cecelia 的邻居
- A、B、D、G
偏好 R 的 Cecelia 邻居
- A、B、D（75%）
偏好 Python 的 Cecelia 邻居
- G（25%）
Cecelia 更可能偏好 R

关系邻居分类器

rNeighbors <- c(4,3,3,5,3,2,3,0,1,0)
pNeighbors <- c(0,0,1,1,0,2,2,3,3,2)

rRelationalNeighbor <- rNeighbors / (rNeighbors + pNeighbors)
rRelationalNeighbor

1.00 1.00 0.75 0.86 1.00 0.50 0.60 0.00 0.00 0.00

让我们练习！

使用 R 进行网络数据的预测分析