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我正在准备一些网络数据以使用 statnet 库在 R 中运行 ERGM。我想为运行 ERGM 时将使用的边缘分配一个属性。该矩阵包括网络中每个平局的 0 到 1 之间的数字。当我使用 set.edge.attribute 时出现错误，提示“set.edge.attribute 中给出的值不合适”。

我首先认为包含我要添加的属性的矩阵中的值可能存在问题。为了检查这一点，我创建了一个包含随机数的矩阵并再次运行 set.edge.attribute 代码，但仍然出现错误。

我将网络和边缘属性导入为 CSV 文件，将网络文件转换为网络对象，并将边缘属性转换为矩阵。边属性与网络中的边数相同。

library(statnet)
NetworkGraph = network(NetworkData,type="adjacency", directed=FALSE)
EdgeInfo = as.matrix(EdgeInfo) 
NetworkGraph<-set.edge.attribute(NetworkGraph,"edge_attribute", EdgeInfo)

为了生成一个属性矩阵来测试它，我使用 runif 来创建一个新矩阵，但我仍然得到同样的错误）：

Test = matrix(runif(23*23), nrow=23, ncol=23)
NetworkGraph<-set.edge.attribute(NetworkGraph,"edge_attribute", Test)

什么可以使这项工作？

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1 回答 1

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一种方法是直接从值矩阵创建网络：

> library(network)

# create a small test matrix
> gvalues<-matrix(runif(5*5),nrow=5,ncol=5)
> gvalues
          [,1]       [,2]      [,3]       [,4]       [,5]
[1,] 0.6456140 0.88881086 0.2855281 0.79027269 0.01526509
[2,] 0.4825466 0.64184675 0.4456986 0.44277690 0.27018424
[3,] 0.5276330 0.04742485 0.7675878 0.05453299 0.36940432
[4,] 0.3188620 0.52574674 0.1642077 0.07034616 0.60229633
[5,] 0.3741370 0.22432400 0.8093938 0.24704229 0.29042967

# convert to network object, telling it to *not* ignore edge values
# and also name the edge values 'testValue'
> g <- as.network(gvalues,ignore.eval = FALSE, loops=TRUE, names.eval='testValue')

# check that the edge value was added. since it was a full matrix, it should be a 'complete' network with 25 edges connecting all nodes
> g
 Network attributes:
  vertices = 5 
  directed = TRUE 
  hyper = FALSE 
  loops = TRUE 
  multiple = FALSE 
  bipartite = FALSE 
  total edges= 25 
    missing edges= 0 
    non-missing edges= 25 

 Vertex attribute names: 
    vertex.names 

 Edge attribute names: 
    testValue 

# convert network back to a matrix to check if it worked
> as.matrix(g,attrname = 'testValue')
          1          2         3          4          5
1 0.6456140 0.88881086 0.2855281 0.79027269 0.01526509
2 0.4825466 0.64184675 0.4456986 0.44277690 0.27018424
3 0.5276330 0.04742485 0.7675878 0.05453299 0.36940432
4 0.3188620 0.52574674 0.1642077 0.07034616 0.60229633
5 0.3741370 0.22432400 0.8093938 0.24704229 0.29042967

我包含了loops=TRUE参数，因为输入矩阵在对角线上有值，否则不需要这个。如果要从 a 向现有网络添加边缘属性，则matrix需要使用set.edge.value()而不是set.edge.attribute(). 这似乎记录得很差。

于 2019-05-16T05:38:44.110 回答