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我正在尝试获得有针对性的加权网络的集中度度量。我一直在igraph
中使用tnet
和R
包。但是,我发现在使用这两个软件包获得的结果中存在一些差异,并且我对造成这些差异的原因有些困惑。见下文。
require(igraph)
require(tnet)
set.seed(1234)
m <- expand.grid(from = 1:4, to = 1:4)
m <- m[m$from != m$to, ]
m$weight <- sample(1:7, 12, replace = T)
igraph_g <- graph.data.frame(m)
tnet_g <- as.tnet(m)
closeness(igraph_g, mode = "in")
2 3 4 1
0.05882353 0.12500000 0.07692308 0.09090909
closeness(igraph_g, mode = "out")
2 3 4 1
0.12500000 0.06250000 0.06666667 0.10000000
closeness(igraph_g, mode = "total")
2 3 4 1
0.12500000 0.14285714 0.07692308 0.16666667
closeness_w(tnet_g, directed = T, alpha = 1)
node closeness n.closeness
[1,] 1 0.2721088 0.09070295
[2,] 2 0.2448980 0.08163265
[3,] 3 0.4130809 0.13769363
[4,] 4 0.4081633 0.13605442
最佳答案
发布此问题后,我偶然发现了tnet
软件包的维护者Tore Opsahl维护的blog。我使用博客的this帖子上的评论问了Tore的相同问题。这是Tore的回复:
Thank you for using tnet!
igraph
is able to handle weights; however, the distance function inigraph
expects weights that represent 'costs' instead of 'strength'. In other words, the tie weight is considered the amount of energy needed to cross a tie. See Shortest Paths in Weighted Networks.
igraph
之前先进行权重的反算),则您将获得
tnet
和
igraph
的等效接近度得分。
> # Load packages
> library(tnet)
>
> # Create random network (you could also use the rg_w-function)
> m <- expand.grid(from = 1:4, to = 1:4)
> m <- m[m$from != m$to, ]
> m$weight <- sample(1:7, 12, replace = T)
>
> # Make tnet object and calculate closeness
> closeness_w(m)
node closeness n.closeness
[1,] 1 0.2193116 0.07310387
[2,] 2 0.3809524 0.12698413
[3,] 3 0.2825746 0.09419152
[4,] 4 0.3339518 0.11131725
>
> # igraph
> # Invert weights (transform into costs from strengths)
> # Multiply weights by mean (just scaling, not really)
> m$weight <- mean(m$weight)/m$weight
> # Transform into igraph object
> igraph_g <- graph.data.frame(m)
> # Compute closeness
> closeness(igraph_g, mode = "out")
2 3 4 1
0.3809524 0.2825746 0.3339518 0.2193116
关于r - igraph和tnet之间的集中度度量上的差异,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/20388087/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!