В пакетах ergm
и latentnet
они позволяют нам вводить сеть и указывать ковариаты.Затем мы можем добавить такие эффекты, как гомофилия и кластеризация (в пакете latentnet
).Кажется, здесь есть две ветви приложений:
1) Имеют существующие данные / сеть и хотят посмотреть, как они работают и насколько гомофильно существует кластеризация.
2) НЕ имеютсуществующие данные, и мы хотим с нуля генерировать сеть, в которой достаточно гомофилии и кластеризации по нашему вкусу.
Все примеры в вышеприведенных пакетах работают с существующим набором данных samplike
, который является данными Sampson Monk.В случае, если меня интересует исключительно создание сети с заданным количеством гомофилий и кластеризации, какую входную сеть я должен добавить ?Например, из кода адаптированного :
library(ergm)
library(latentnet)
test.net = as.network(matrix(0,100,100), directed = F) #100-node network
test.net%v%"gender" = rbinom(100, size = 1, prob = 0.5) #nodal attribute
gest <- ergmm(test.net ~ euclidean(d=3,G=10) + nodematch("gender")
g.sim <- simulate(gest)
plot(g.sim, vertex.col = as.numeric(test.net%v%"gender"), vertex.cex = 2)
Если я хочу симулировать сети с кластеризацией, следует ли мне начинать с объекта test.net
, который уже имеет 10 кластеров (например, сстохастическая блочная модель)?Или я должен начать с сети из 100 узлов?