การสุ่มเครือข่าย

การวิเคราะห์เครือข่ายใน R

James Curley

Associate Professor, University of Texas at Austin

กราฟแบบสุ่ม

erdos.renyi.game(n = gorder(g), p.or.m = edge_density(g), type = "gnp")

กราฟแบบสุ่มและการทดสอบการสุ่ม

สร้างกราฟแบบสุ่ม 1000 กราฟจากเครือข่ายต้นฉบับ — เช่น กำหนดจำนวนจุดยอดและความหนาแน่นให้ใกล้เคียงกัน
คำนวณความยาวเส้นทางเฉลี่ยของเครือข่ายต้นฉบับ
คำนวณความยาวเส้นทางเฉลี่ยของเครือข่ายแบบสุ่มทั้ง 1000 เครือข่าย
นับจำนวนเครือข่ายแบบสุ่มที่มีความยาวเส้นทางเฉลี่ยมากกว่าหรือน้อยกว่าเครือข่ายต้นฉบับ

สร้างกราฟแบบสุ่ม 1000 กราฟ:

gl <- vector('list',1000)

for(i in 1:1000){
    gl[[i]] <- erdos.renyi.game(
                    n = gorder(g), 
                    p.or.m = edge_density(g), 
                    type = "gnp"
                     ) 
}

คำนวณความยาวเส้นทางเฉลี่ยของกราฟแบบสุ่มทั้ง 1000 กราฟ:

gl.apls <- unlist(
  lapply(gl, mean_distance, directed = FALSE) 
)

เปรียบเทียบกับเครือข่ายต้นฉบับ

hist(gl.apls, breaks = 20)

abline(
  v = mean_distance(
    g, directed=FALSE
    ),
      col = "red", 
      lty = 3, 
      lwd = 2
)

มาฝึกกันเถอะ!

การวิเคราะห์เครือข่ายใน R