随机生成指定聚类系数的网络

Question

过去我用过 igraph生成具有指定重新布线概率的小世界网络 p ，这特别容易，因为它是 sample_smallworld 中的一个参数功能。例如:

myNetwork <- sample_smallworld(dim = 1, size = 10, nei = 2, p = 0.25)
plot(myNetwork, layout = layout_in_circle)

我现在想生成具有指定聚类系数的小世界网络。我是新来的 igraph这似乎是它应该拥有的功能，但经过一番搜索后，我只找到了从预先存在的网络计算系数的方法，而不是将其用作生成网络本身的参数的方法。

生成具有指定聚类系数的网络的最佳方法是什么？

Answer 1

如果你对一些条件没问题，那么可以使用 sna::rguman() 获得一种近似的近似值。 .条件是:(1)使用全局传递性(也许你可以使用它并修改)； (2) 使用无向图； (3) 如果使用较小的传递性值，则使用大尺寸的图，或者对于小尺寸的图使用较大的传递性值。还有，放弃sample_smallworld()算法。如果没问题，这可能会让你到达你想去的地方:

library(sna)
library(igraph)

sample_cluster <- function(nv = 150, clustering_coef = 0.5, thres = 0.05) {
  g <- sna::rguman(1, nv, mut = clustering_coef, asym = 0, null = 1 - clustering_coef) %>% 
    graph_from_adjacency_matrix(mode = "undirected")

  while (!(transitivity(g) >= clustering_coef-thres & transitivity(g) <= clustering_coef+thres)) {
    g <- sna::rguman(1, nv, mut = clustering_coef, asym = 0, null = 1 - clustering_coef) %>% 
      graph_from_adjacency_matrix(mode = "undirected")
  }

  return(g)

} 


sample_cluster(15, clustering_coef = 0.2, thres = 0.001) %>% transitivity()
#> [1] 0.2

sample_cluster(200, clustering_coef = 0.01, thres = 0.001) %>% transitivity()
#> [1] 0.009009009

sample_cluster(200, clustering_coef = 0.2, thres = 0.001) %>% transitivity()
#> [1] 0.2007628

sample_cluster(20, clustering_coef = 0.7, thres = 0.001) %>% transitivity()
#> [1] 0.7007168

创建于 2020-03-31 由 reprex package (v0.3.0)

不花哨，不复杂，但可能会成功!