Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.
Analyse de réseaux avec R 
Analyse de réseaux avec R 
Une courte introduction 
Laurent Beauguitte (CNRS, UMR IDEES) 
http:...
Analyse de réseaux avec R 
Questions & principes de base 
I Pourquoi R ? 
I Interface de RStudio 
I Principes généraux 
I ...
Analyse de réseaux avec R 
Deux packages généralistes (statnet et igraph) non compatibles : 
utiliser l'un ou l'autre 
Pou...
Analyse de réseaux avec R 
Visualiser un jeu de données 
rm(list=ls()) 
library(statnet) 
gplot(rgraph(10, tprob=0.2)) #ra...
Analyse de réseaux avec R 
Mesures de base 
statnet igraph 
densité gden graph.density 
comp. connexes components clusters...
Analyse de réseaux avec R 
Saisir les données : éditeur de texte (Notepad++), format .txt ou 
.csv 
Importer des données 
...
Analyse de réseaux avec R 
Importer des attributs pour les sommets (avec igraph) 
Une liste de liens origine - destination...
Analyse de réseaux avec R 
Idem avec statnet 
rm(list=ls()) 
library(statnet) 
d - read.table(liens.csv, header=TRUE, sep=...
Analyse de réseaux avec R 
Graphe biparti (pas de mesure possible - statnet - ou résultats 
faux - igraph) 
rm(list=ls()) ...
Analyse de réseaux avec R 
Extraire et visualiser les ego-networks 
library(statnet) 
ego - ego.extract(g) 
gplot(ego$a, d...
Analyse de réseaux avec R 
Soit le graphe suivant : 
I quel est le diamètre du graphe ? 
I combien y-a-t'il de cliques ave...
Exercice 1 
I créer le chier de liens correspondant à cette gure (format 
conseillé .csv) ; 
I l'importer dans R ; 
I le t...
Analyse de réseaux avec R 
Avec statnet et/ou igraph, visualiser en faisant apparaître les 
attributs des sommets (couleur...
Analyse de réseaux avec R 
Structure des données 
exoliens.csv exosommets.csv 
O;D;I code;attribut 
a;b;3 a;1 
a;c;2 b;1 
...
rm(list=ls()) 
library(igraph) 
#import des fichiers liens et sommets 
lien - read.table(exoliens.csv, sep=;, header=TRUE)...
#visualisation 
colors = c(Red,Yellow) 
V(g)$Att[V(g)$Att == 1] = colors[1] 
V(g)$Att[V(g)$Att == 2] = colors[2] 
edgeW - ...
detach(package:igraph) 
library(statnet) 
g - as.network(as.matrix(lien[,-3]), directed = FALSE) 
g 
gden(g) 
betweenness(...
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Introduction à l'analyse de réseaux avec R

4,331 views

Published on

Présentation faite à l'école d'été Ferney-Voltaire 2014 (http://ferney2014.sciencesconf.org/) : initiation à l'analyse de réseaux avec R (packages statnet et igraph)

Published in: Software
  • DOWNLOAD THIS BOOKS INTO AVAILABLE FORMAT (Unlimited) ......................................................................................................................... ......................................................................................................................... Download Full PDF EBOOK here { https://tinyurl.com/y6a5rkg5 } ......................................................................................................................... Download Full EPUB Ebook here { https://tinyurl.com/y6a5rkg5 } ......................................................................................................................... ACCESS WEBSITE for All Ebooks ......................................................................................................................... Download Full PDF EBOOK here { https://tinyurl.com/y6a5rkg5 } ......................................................................................................................... Download EPUB Ebook here { https://tinyurl.com/y6a5rkg5 } ......................................................................................................................... Download doc Ebook here { https://tinyurl.com/y6a5rkg5 } ......................................................................................................................... ......................................................................................................................... ......................................................................................................................... .............. Browse by Genre Available eBooks ......................................................................................................................... Art, Biography, Business, Chick Lit, Children's, Christian, Classics, Comics, Contemporary, Cookbooks, Crime, Ebooks, Fantasy, Fiction, Graphic Novels, Historical Fiction, History, Horror, Humor And Comedy, Manga, Memoir, Music, Mystery, Non Fiction, Paranormal, Philosophy, Poetry, Psychology, Religion, Romance, Science, Science Fiction, Self Help, Suspense, Spirituality, Sports, Thriller, Travel, Young Adult,
       Reply 
    Are you sure you want to  Yes  No
    Your message goes here

Introduction à l'analyse de réseaux avec R

  1. 1. Analyse de réseaux avec R Analyse de réseaux avec R Une courte introduction Laurent Beauguitte (CNRS, UMR IDEES) http://groupefmr.hypotheses.org/ Août 2014 - École thématique Ferney-Voltaire
  2. 2. Analyse de réseaux avec R Questions & principes de base I Pourquoi R ? I Interface de RStudio I Principes généraux I Obtenir de l'aide. . . I Créer des objets I Importer des chiers (read.table) I Contrôler l'import (str)
  3. 3. Analyse de réseaux avec R Deux packages généralistes (statnet et igraph) non compatibles : utiliser l'un ou l'autre Pour démarrer une session : rm(list=ls()) # vider l'espace de travail library(statnet) # charger le package ou rm(list=ls()) # vider l'espace de travail library(igraph) # charger le package
  4. 4. Analyse de réseaux avec R Visualiser un jeu de données rm(list=ls()) library(statnet) gplot(rgraph(10, tprob=0.2)) #random graph, 10 sommets #proba 20% library(igraph) plot(erdos.renyi.game(10, 1/5))
  5. 5. Analyse de réseaux avec R Mesures de base statnet igraph densité gden graph.density comp. connexes components clusters degré degree degree betweenness betweenness betweenness closeness closeness closeness PCC* geodist shortest.paths cliques clique.census cliques k-cores kcores graph.coreness *PCC : plus court chemin
  6. 6. Analyse de réseaux avec R Saisir les données : éditeur de texte (Notepad++), format .txt ou .csv Importer des données #liste de liens : origine, destination, attributs library(statnet) d - read.table(data.csv, header=TRUE, sep=;) g - as.network(as.matrix(d)) g library(igraph) g - graph.data.frame(d) g
  7. 7. Analyse de réseaux avec R Importer des attributs pour les sommets (avec igraph) Une liste de liens origine - destination - attribut 1 - attribut 2, etc. Une liste de sommets - attribut 1 - attribut 2, etc rm(list=ls()) liens - read.table(liens.csv, header=TRUE, sep=;) g - graph.data.frame(liens) sommets - read.table(sommets.csv, header=TRUE, sep=;) V(g)$Att=sommets$A[match(V(g)$name,sommets$S)] # S = code des sommets, A = attribut des sommes #variation taille selon attribut plot(g, vertex.size = as.numeric(V(g)$Att)*10)
  8. 8. Analyse de réseaux avec R Idem avec statnet rm(list=ls()) library(statnet) d - read.table(liens.csv, header=TRUE, sep=;) str(d) da - read.table(sommets.csv, header=TRUE, sep=;) str(d) g - as.network(as.matrix(d[,-3])) g g %v% AGE - da$A gplot(g, gmode=graph, displaylabels=TRUE, vertex.cex= da$A)
  9. 9. Analyse de réseaux avec R Graphe biparti (pas de mesure possible - statnet - ou résultats faux - igraph) rm(list=ls()) library(igraph) d - read.table(biparti.csv, sep=;, header=FALSE) g - graph.data.frame(d, directed = FALSE) g library(statnet) g - as.network(as.matrix(d), bipartite = TRUE) g
  10. 10. Analyse de réseaux avec R Extraire et visualiser les ego-networks library(statnet) ego - ego.extract(g) gplot(ego$a, displaylabels=TRUE, labels=colnames(ego$a), gmode=graph)
  11. 11. Analyse de réseaux avec R Soit le graphe suivant : I quel est le diamètre du graphe ? I combien y-a-t'il de cliques avec 3 sommets ? avec 4 ? I quels sont les sommets les plus centraux ? en terme de degré ? en terme d'intermédiarité ?
  12. 12. Exercice 1 I créer le chier de liens correspondant à cette gure (format conseillé .csv) ; I l'importer dans R ; I le transformer en objet igraph ou network ; I chercher les cliques ; I mesurer le diamètre, le degré, l'intermédiarité.
  13. 13. Analyse de réseaux avec R Avec statnet et/ou igraph, visualiser en faisant apparaître les attributs des sommets (couleur), le degré (taille) et l'intensité des liens (épaisseur). Exemples statnet igraph
  14. 14. Analyse de réseaux avec R Structure des données exoliens.csv exosommets.csv O;D;I code;attribut a;b;3 a;1 a;c;2 b;1 a;d;1 c;1 ... d;2 ... Si vous changez les noms de colonnes, il faudra adapter le code donné ensuite Et il y aura la solution ensuite. . .
  15. 15. rm(list=ls()) library(igraph) #import des fichiers liens et sommets lien - read.table(exoliens.csv, sep=;, header=TRUE) somm - read.table(exosommets.csv, sep=;, header=TRUE) #transformation en objet igraph #import de l'attribut des sommets g - graph.data.frame(lien, directed= FALSE) V(g)$Att -somm$attribut[match(V(g)$name,somm$code)] #mesures graph.density(g) degree(g) betweenness(g) max(shortest.paths(g)) cliques(g, min = 3)
  16. 16. #visualisation colors = c(Red,Yellow) V(g)$Att[V(g)$Att == 1] = colors[1] V(g)$Att[V(g)$Att == 2] = colors[2] edgeW - get.edge.attribute(g, I) #ouverture fenetre graphique X11() plot(g, vertex.size = degree(g)*10, vertex.color= V(g)$Att, edge.width = edgeW*2, edge.color = Black)
  17. 17. detach(package:igraph) library(statnet) g - as.network(as.matrix(lien[,-3]), directed = FALSE) g gden(g) betweenness(g) geodist(g) clique.census(g, mode=graph) X11() gplot(g, gmode = graph, displaylabels=TRUE, vertex.cex= sqrt(degree(g)), vertex.col = somm$attribut, edge.lwd = lien$I)

×