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在ergmandlatentnet包中，它们允许我们输入网络并指定协变量。然后，我们可以添加同质性和聚类等效果（在latentnet包中）。这里似乎有两个应用程序分支：

1) 拥有现有的数据/网络，并希望了解它的性能以及存在多少同质性、聚类。

2) 没有现有数据，并且希望从头开始生成一个具有足够同质性和聚类的网络。

上述包中的所有示例都适用于现有数据集，samplike即 Sampson Monk Data。如果我只对生成具有给定数量的同质性和聚类的网络感兴趣，我应该放入什么输入网络？例如，从改编的代码：

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)

如果我想用集群模拟网络，我应该从一个test.net已经有 10 个集群的对象开始（例如随机块模型）吗？还是应该从 100 个节点的网络开始？

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ergm你将从没有边缘的 100 个节点网络开始。例如：

library(ergm)

test.net <- network(40, directed = FALSE, density = 0)
test.net%v%"gender" = rbinom(40, size = 1, prob = 0.5)

g.sim <- ergm::simulate(test.net ~ nodematch("gender") + edges,
         coef = c(2, -3)) #when using ergm::simulate with a formula as input,
                          #coefficients for ergm terms are required

plot(g.sim, vertex.col = as.numeric(test.net%v%"gender"))

查看 的文档latentnet，它的功能似乎应该类似，但我也无法让它生成模拟网络。

于 2019-02-21T20:18:41.757 回答