Измерения центральности во взвешенной сети с использованием Statnet в R - PullRequest
Новая
       45

Измерения центральности во взвешенной сети с использованием Statnet в R

0 голосов
/ 16 января 2019

Я создал взвешенную сеть, используя igraph и statnet в R. Сейчас я изучаю показатели централизации моей взвешенной сети, используя statnet, но полученные мной значения центральности, как будто statnet не учитывает значения моих ребер. Вот небольшой пример, иллюстрирующий мою проблему, с использованием меры центральности степени.

Я создал свою сеть с помощью igraph: 

nodes <- data.frame(id=c(1,2,3,4,5))
edges <- data.frame(source=c(1,1,2,2,3),
                    target=c(2,3,3,5,4),
                    weight=c(1,2,1,2,1)) 
library(igraph)
network <- graph_from_data_frame(d=edges, vertices=nodes, directed=FALSE)

Тогда мне нужно было использовать пакет statnet, поэтому я преобразовал его следующим образом 

  network_statnet <- asNetwork(network)
  detach("package:igraph", unload=TRUE)
  library(statnet)

Затем я хотел вычислить центральность степени, сначала без учета значений ребер (degree_unweighted), а затем с учетом значений ребер (degree_weighted) 

degree_unweighted<-degree(network_statnet, gmode="graph", ignore.eval=TRUE)
degree_weighted<-degree(network_statnet, gmode="graph", ignore.eval=FALSE)

Но в итоге я получаю те же самые меры централизации. Я не знаю, почему statnet не учитывает значения моих ребер при указании ignore.eval=FALSE. У меня та же проблема с другими мерами центральности (между, близостью, собственным вектором).

1 Ответ

0 голосов
/ 16 января 2019

Вы правы, degree игнорирует веса независимо от ignore.eval. Это видно в самой первой строке degree, где мы имеем 

dat <- as.edgelist.sna(dat)

, в то время как as.edgelist.sna имеет параметр attrname:

attrname - если x является сетевым объектом, (необязательный) атрибут edge для использоваться для получения значений ребер.

Так что degree на самом деле даже не пытается использовать какие-либо веса. Чтобы это исправить, мы можем переопределить эту функцию, добавив возможность использовать веса, как в 

myDegree <- function (dat, g = 1, nodes = NULL, gmode = "digraph", diag = FALSE, 
          tmaxdev = FALSE, cmode = "freeman", rescale = FALSE, ignore.eval = FALSE, attrname = NULL) 
{
  dat <- as.edgelist.sna(dat, attrname = attrname)
  if (is.list(dat)) 
    return(sapply(dat[g], degree, g = 1, nodes = nodes, gmode = gmode, 
                  diag = diag, tmaxdev = tmaxdev, cmode = cmode, rescale = rescale))
  n <- attr(dat, "n")
  if (gmode == "graph") 
    cmode <- "indegree"
  if (tmaxdev) {
    if (gmode == "digraph") 
      deg <- switch(cmode, indegree = (n - 1) * (n - 1 + 
                                                   diag), outdegree = (n - 1) * (n - 1 + diag), 
                    freeman = (n - 1) * (2 * (n - 1) - 2 + diag))
    else deg <- switch(cmode, indegree = (n - 1) * (n - 2 + 
                                                      diag), outdegree = (n - 1) * (n - 2 + diag), freeman = (n - 
                                                                                                                1) * (2 * (n - 1) - 2 + diag))
  }
  else {
    m <- NROW(dat)
    cm <- switch(cmode, indegree = 0, outdegree = 1, freeman = 2)
    if (!(cmode %in% c("indegree", "outdegree", "freeman"))) 
      stop("Unknown cmode in degree.\n")
    deg <- .C("degree_R", as.double(dat), as.integer(m), 
              as.integer(cm), as.integer(diag), as.integer(ignore.eval), 
              deg = as.double(rep(0, n)), PACKAGE = "sna", NAOK = TRUE)$deg
    if (rescale) 
      deg <- deg/sum(deg)
    if (!is.null(nodes)) 
      deg <- deg[nodes]
  }
  deg
}

Это тогда дает 

(degree_unweighted <- myDegree(network_statnet, gmode = "graph", ignore.eval = TRUE))
# [1] 2 3 3 1 1
(degree_weighted <- myDegree(network_statnet, gmode = "graph", ignore.eval = FALSE, attrname = "weight"))
# [1] 3 4 4 1 2

Боюсь, вам понадобятся те же настройки для других функций, таких как betweenness.

...