igraph を使って
Kobe.R #7
データ前処理
write.graph(g,"D:/kober7/graph.gml","gml")
Gephiでグラフ化
igraphでグラフ化
n > 100
次数分布
次数分布 (次数中心性)
deg <- degree(g)
Gephiでグラフ化
入口商品
高額商品(n>10)
・ S2021
・ S202
(ともに1万円)
中心ノード
最短経路の発見
s2021 <- get.all.shortest.paths(g, "s63", "s2021")
s202 <- get.all.shortest.paths(g, "s63", "s202")
V(g)[s2021$res...
グループ分け
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Kober.R #7 igraph

  1. 1. igraph を使って Kobe.R #7
  2. 2. データ前処理
  3. 3. write.graph(g,"D:/kober7/graph.gml","gml") Gephiでグラフ化
  4. 4. igraphでグラフ化 n > 100
  5. 5. 次数分布
  6. 6. 次数分布 (次数中心性) deg <- degree(g)
  7. 7. Gephiでグラフ化 入口商品 高額商品(n>10) ・ S2021 ・ S202 (ともに1万円) 中心ノード
  8. 8. 最短経路の発見 s2021 <- get.all.shortest.paths(g, "s63", "s2021") s202 <- get.all.shortest.paths(g, "s63", "s202") V(g)[s2021$res[[1]]] > Vertex sequence: [1] "s63" "s2021" V(g)[s202$res[[1]]] > Vertex sequence: [1] "s63" "35" "s202" みらくる プレゼント チャーハン きゅうきょく ¥10000
  9. 9. グループ分け spinglass.community(g)

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