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情報学特殊講義A_演習1
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| nodeA | nodeB | weight | |
|---|---|---|---|
| 佐藤 | 鈴木 | 1 | |
| 佐藤 | 高橋 | 1 | |
| 鈴木 | 高橋 | 1 | |
| 佐藤 | 田中 | 1 | |
| 鈴木 | 田中 | 1 | |
| 高橋 | 田中 | 1 | |
| 佐藤 | 伊藤 | 1 | |
| 佐藤 | 渡辺 | 1 | |
| 佐藤 | 山本 | 1 | |
| 伊藤 | 山本 | 1 | |
| 渡辺 | 山本 | 1 | |
| 佐藤 | 中村 | 1 | |
| 鈴木 | 中村 | 1 | |
| 高橋 | 中村 | 1 | |
| 田中 | 中村 | 1 | |
| 佐藤 | 小林 | 1 | |
| 高橋 | 小林 | 1 | |
| 高橋 | 加藤 | 1 | |
| 佐藤 | 吉田 | 1 | |
| 伊藤 | 吉田 | 1 | |
| 渡辺 | 吉田 | 1 | |
| 佐藤 | 山田 | 1 | |
| 佐藤 | 佐々木 | 1 | |
| 田中 | 佐々木 | 1 | |
| 佐藤 | 山口 | 1 | |
| 鈴木 | 山口 | 1 | |
| 高橋 | 山口 | 1 | |
| 田中 | 山口 | 1 | |
| 渡辺 | 木村 | 1 | |
| 山本 | 木村 | 1 | |
| 佐藤 | 林 | 1 | |
| 鈴木 | 林 | 1 | |
| 佐藤 | 清水 | 1 | |
| 鈴木 | 清水 | 1 | |
| 佐藤 | 森 | 1 | |
| 鈴木 | 森 | 1 | |
| 橋本 | 石川 | 1 | |
| 阿部 | 石川 | 1 | |
| 高橋 | 中島 | 1 | |
| 橋本 | 中島 | 1 | |
| 阿部 | 中島 | 1 | |
| 高橋 | 石井 | 1 | |
| 橋本 | 小川 | 1 | |
| 山下 | 小川 | 1 | |
| 鈴木 | 前田 | 1 | |
| 小林 | 前田 | 1 | |
| 佐藤 | 岡田 | 1 | |
| 阿部 | 岡田 | 1 | |
| 石川 | 岡田 | 1 | |
| 石井 | 岡田 | 1 | |
| 高橋 | 長谷川 | 1 | |
| 小林 | 長谷川 | 1 | |
| 松本 | 長谷川 | 1 | |
| 井上 | 長谷川 | 1 | |
| 斎藤 | 長谷川 | 1 | |
| 山崎 | 長谷川 | 1 | |
| 池田 | 長谷川 | 1 | |
| 橋本 | 長谷川 | 1 | |
| 小川 | 長谷川 | 1 | |
| 前田 | 長谷川 | 1 | |
| 岡田 | 長谷川 | 1 | |
| 小林 | 藤田 | 1 | |
| 加藤 | 藤田 | 1 | |
| 山口 | 藤田 | 1 | |
| 松本 | 藤田 | 1 | |
| 井上 | 藤田 | 1 | |
| 斎藤 | 藤田 | 1 | |
| 清水 | 藤田 | 1 | |
| 山崎 | 藤田 | 1 | |
| 池田 | 藤田 | 1 | |
| 橋本 | 藤田 | 1 | |
| 山下 | 藤田 | 1 | |
| 中島 | 藤田 | 1 | |
| 石井 | 藤田 | 1 | |
| 小川 | 藤田 | 1 | |
| 前田 | 藤田 | 1 | |
| 岡田 | 藤田 | 1 | |
| 長谷川 | 藤田 | 1 |
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| ### パッケージの準備 | |
| # igraphパッケージをインストール | |
| install.packages("igraph") | |
| # igraphライブラリを読み込み | |
| library(igraph) | |
| ### データの準備 | |
| # work_1.csvを読み込み、 dというオブジェクトに代入。1行目はヘッダー。エンコーディングはShift-JIS。 | |
| d <- read.csv("work_1.csv", header=T, fileEncoding = "CP932") | |
| # igraphの関数graph.data.frameを使って、dの1-2列目をネットワークグラフのオブジェクトgに変換。directedは向きを表し、無向はF、有向はT。 | |
| g <- graph.data.frame(d[1:2],directed=F) | |
| ### ネットワーク分析 | |
| # ノード数、リンク数 | |
| vcount(g) | |
| # リンク数 | |
| ecount(g) | |
| # 各ノードの次数 | |
| degree(g) | |
| # 各ノードの次数をdegree.csvに書き出す | |
| write.csv(degree(g), "degree.csv", fileEncoding = "CP932") | |
| # 平均次数 | |
| sum(degree(g))/vcount(g) | |
| # ddにgの次数分布を代入 | |
| dd <- degree.distribution(g) | |
| # ddの散布図を作成する。x軸ラベルは次数、y軸ラベルは出現確率。 | |
| plot(dd[-1],xlab="次数",ylab="出現確率") | |
| # 平均経路長 | |
| average.path.length(g) | |
| # 局所クラスター係数をlocal_c.csvに書き出す（ラベルの出力ができないため、degree.csvのラベルと合わせて確認） | |
| write.csv(transitivity(g, type="local",isolates="zero"), "local_c.csv", fileEncoding = "CP932") | |
| # 平均クラスター係数 | |
| transitivity(g, type="global") | |
| # ネットワーク図としてプロット | |
| plot(g,layout=layout.auto) | |
| ### 応用例 | |
| # 媒介中心性に基づきコミュニティ（相対的に密度の高いサブグループ）ごとに色付け | |
| eb <- edge.betweenness.community(g) | |
| V(g)$color <- eb$membership | |
| plot(g, vertex.size=12, vertex.label=V(g)$name, layout=layout.fruchterman.reingold) | |
| # 次数の大きさをノードに反映 | |
| plot(g,vertex.size=degree(g)) |
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