2

我需要确定网络中每个节点的传递性，但得到的结果不一致。

set.seed(123)    
a <- rbinom(144, 1, .5)
b <- graph.adjacency(matrix(a, nrow = 12, ncol = 12), mode = "undirected")

transitivity(b, type = "local")

这提供了输出：

 [1] 0.6888889 0.4909091 0.4444444 0.9333333 0.4909091 0.7500000 0.7333333 0.4666667 0.7333333 0.4222222 0.5000000
[12] 0.6944444

但是当我尝试指定单个节点时，输出中的某些值不匹配：

transitivity(b, vids = 2, type = "local")

[1] 0.75

事实上，当我尝试计算所有顶点的局部传递性时，许多与我将 vids 参数排除在外的情况不同。在某些情况下，当我尝试过这个时，一切都不同了。

transitivity(b, vids = V(b), type = "local")

  [1] 0.6888889 0.7500000 0.7142857 0.9333333 0.7500000 0.7500000 0.7333333 0.7500000 0.7333333 0.6785714 0.8571429
[12] 0.6944444

如果我将 vids 设置为 NULL 它匹配第一个输出，根本不包含 vids 参数。

结果略有不同，但如果我创建有向网络，仍然不匹配。

关于可能导致此问题的原因或我应该使用哪组结果的任何想法？

感谢您的帮助。

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2 回答 2

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你应该知道你的图b不是一个简单的图，因为它包含自循环

在此处输入图像描述

transitivity在此类图表上运行时，您将看到警告/错误消息

传递性仅适用于简单图。结果可能不正确。igraph 1.3.0 及更高版本会将其视为错误。

因此，如果您想以transitivity正确的方式使用，您应该首先排除自循环，例如，

b <- simplify(graph.adjacency(matrix(a, nrow = 12, ncol = 12), mode = "undirected"))

然后你会看到

> transitivity(b, type = "local")
 [1] 0.6888889 0.7500000 0.7142857 0.9333333 0.7500000 0.7500000 0.7333333
 [8] 0.7500000 0.7333333 0.6785714 0.8571429 0.6944444

> transitivity(b, vids = V(b), type = "local")
 [1] 0.6888889 0.7500000 0.7142857 0.9333333 0.7500000 0.7500000 0.7333333
 [8] 0.7500000 0.7333333 0.6785714 0.8571429 0.6944444
于 2022-01-25T21:52:35.543 回答
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正如托马斯所说，你得到的结果transitivity(b, type = "local")是不正确的，因为b它并不简单，并且 R/igraph 1.2.x 中的非简单图不支持局部传递性计算。如果你使用最新版本，会有明确的警告：

> transitivity(b, type = "local")
Transitivity works on simple graphs only. The result might be incorrect. igraph 1.3.0 and later will treat this as an error.
 [1] 0.6888889 0.4909091 0.4444444 0.9333333 0.4909091 0.7500000 0.7333333 0.4666667
 [9] 0.7333333 0.4222222 0.5000000 0.6944444

如果您没有看到此警告，请升级到 igraph 1.2.11。

为什么会transitivity(b, type='local")给出transitivity(b, vids=V(b), type='local")不同的结果？这是因为在计算所有顶点与特定顶点子集的结果时，内部使用了不同的代码路径，以试图提高性能。

警告消息说“igraph 1.3.0 及更高版本会将其视为错误”。但事实上，从那时起，1.3 版已经进行了大量改进，并且已经添加了对多图的支持（更准确地说，这已添加到 C/igraph 0.9 中，R/igraph 1.3 将基于该版本）。

我鼓励您尝试 R/igraph 的开发版本，它将成为 1.3.0 版本。安装说明在这里；请注意，您需要安装 R 开发工具（在 Windows/Mac 上），因为该包是从源代码编译的。这个版本相比 1.2.x 系列有大量的修复，在这一点上，应该被认为比“稳定”的 1.2.11 更可靠。

于 2022-01-26T07:49:04.640 回答