R语言网络分析友谊悖论案例

原文链接:http://tecdat.cn/?p=17906 原文出处:拓端数据部落公众号 本文简要介绍一下网络分析,我想提供一些有关“友谊悖论”的R语言例证。友谊悖论指出

平均而言:你的朋友 比你拥有更多的朋友
【R语言网络分析友谊悖论案例】 例如,这在 Feld(1991),Zuckerman&Jost(2001)中进行了讨论%20What%20Makes%20You%20Think%20You%27re%20So%20Popular1.pdf "Zuckerman&Jost(2001)中进行了讨论")。首先,让我们获取数据集的副本
library(networkD3) simpleNetwork(data\[,1:2\]

R语言网络分析友谊悖论案例
文章图片

考虑无向图中的顶点v∈V,G =(V,E)(使用经典图形符号),并令d(v)表示它的边数(即v具有d(v)个朋友)。图中随机人的平均好友数为
R语言网络分析友谊悖论案例
文章图片

R语言网络分析友谊悖论案例
文章图片

R语言网络分析友谊悖论案例
文章图片

从而,
R语言网络分析友谊悖论案例
文章图片

方差分解
R语言网络分析友谊悖论案例
文章图片

回到我们的网络。节点列表是
rbind(as.matrix(GoT\[,1:2\]),as.matrix(GoT\[,2:1\]) unique(M\[,1\]

我们每个人都可以得到朋友列表和朋友数量
as.character(M\[which(M\[,1\]==x),2\] Vectorize(function(x) length(friends(x)

以及朋友拥有的朋友数量,以及平均的朋友数量
(Vectorize(function(x) length(friends(x)))(friends(y Vectorize(function(x) mean(friends\_of\_friends(x

我们可以查看一个随机节点的朋友数量的密度,
lines(density(Nb),col="red", lines(density(Nb2),col="blue",

R语言网络分析友谊悖论案例
文章图片

我们还可以计算平均值
mean(Nb) \[1\] 6.579439 mean(Nb2) \[1\] 13.94243

因此,实际上,人们平均拥有的朋友少于他们的朋友。
R语言网络分析友谊悖论案例
文章图片

最受欢迎的见解
1.采用spss-modeler的web复杂网络对所有腧穴进行分析
2.用R语言和python进行社交网络中的社区检测
3.R语言文本挖掘NASA数据网络分析,tf-idf和主题建模
4.在R语言中使用航空公司复杂网络对疫情进行建模
5.python隶属关系图模型 基于模型的网络中密集重叠社区检测
6.使用Python和SAS Viya分析社交网络
7.关联网络分析:已迁离北京外来人口的数据画像
8.情感语义网络:游记数据感知旅游目的地形象
9.用关联规则数据挖掘探索药物配伍中的规律

    推荐阅读