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假设我们有一些图 g，然后我们从 g 计算每对节点之间的一些相似性：

g <- graph.ring(10)
g_sim <- similarity.dice(g)

问题是：如何使用来自 g_sim 的数据为来自 g 的边分配权重？换句话说：如果 g 中有边 A--B，我希望该边的属性等于我们在 g_sim 中对 A,B 的值。

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理论上你可以做

g <- graph.ring(10)
g_sim <- similarity.dice(g)
el <- get.edgelist(g)
E(g)$weight <- g_sim[el]

但在这种情况下，这similarity.dice不是一个好的衡量标准。如果将邻接（实际存在边缘的位置）与非零相似度值进行比较

get.adjacency(g)
#  [1,] . 1 . . . . . . . 1
#  [2,] 1 . 1 . . . . . . .
#  [3,] . 1 . 1 . . . . . .
#  [4,] . . 1 . 1 . . . . .
#  [5,] . . . 1 . 1 . . . .
#  [6,] . . . . 1 . 1 . . .
#  [7,] . . . . . 1 . 1 . .
#  [8,] . . . . . . 1 . 1 .
#  [9,] . . . . . . . 1 . 1
# [10,] 1 . . . . . . . 1 .

g_sim
#       [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
#  [1,]  1.0  0.0  0.5  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.5   0.0
#  [2,]  0.0  1.0  0.0  0.5  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0   0.5
#  [3,]  0.5  0.0  1.0  0.0  0.5  0.0  0.0  0.0  0.0   0.0
#  [4,]  0.0  0.5  0.0  1.0  0.0  0.5  0.0  0.0  0.0   0.0
#  [5,]  0.0  0.0  0.5  0.0  1.0  0.0  0.5  0.0  0.0   0.0
#  [6,]  0.0  0.0  0.0  0.5  0.0  1.0  0.0  0.5  0.0   0.0
#  [7,]  0.0  0.0  0.0  0.0  0.5  0.0  1.0  0.0  0.5   0.0
#  [8,]  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.5  0.0  1.0  0.0   0.5
#  [9,]  0.5  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.5  0.0  1.0   0.0
# [10,]  0.0  0.5  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.5  0.0   1.0

您将看到所有边的权重为 0。similarity.dice度量是公共邻居数的两倍除以顶点度数的总和。显然顶点本身被排除在计算之外。所以这意味着一个圆上的两个连接顶点不共享邻居，因此它们的权重为 0。所以一切正常，只是similarity.dice对这个图的边缘加权不是一个好的选择，因为所有的权重都是 0。

感谢@user368090，这是一个看起来更好的

g <- graph.famous("Krackhardt_Kite")
g_sim <- similarity.dice(g)
el <- get.edgelist(g)
E(g)$weight <- g_sim[el]
plot(g, edge.width=E(g)$weight*10)

加权 Krackhardt_Kite 图

于 2014-05-27T18:49:51.520 回答