Випадкові моделі мережі

Аналіз мереж у R

James Curley

Associate Professor, University of Texas at Austin

Випадкові графи

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

Випадкові графи й тести рандомізації

Згенеруйте 1000 випадкових графів на основі початкової мережі — напр., із тією самою кількістю вершин і приблизною щільністю.
Обчисліть середню довжину шляху в початковій мережі.
Обчисліть середню довжину шляху для 1000 випадкових мереж.
Визначте, скільки випадкових мереж мають середню довжину шляху більшу або меншу за середню довжину шляху початкової мережі.

Згенеруйте 1000 випадкових графів:

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"
                     ) 
}

Обчисліть середню довжину шляху для 1000 випадкових графів:

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

Порівняння з початковою мережею

hist(gl.apls, breaks = 20)

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

Давайте потренуємось!

Аналіз мереж у R