共起ネットワークにおける中心性の値とサブグラフ検出結果

[koppysaito]

はじめまして。齋藤と申します。

現在研究でkh coderを利用させていただいております。

質問なのですが、共起ネットワークにおける媒介中心性、次数中心性、固有ベクトル中心性の正確な数値を確認する方法について、詳しく教えていただけないでしょうか？
古い掲示板に似た質問があったので確認したのですが、khcoder2でのソースコードだった為コンパイルしません。
原因がn2ということはわかっているのですが、どのように書き換えればコンパイルしますか？
ご教授お願いいたします。

# コミュニティ検出に利用する関数（どこまで併合を進めるか）
merge_step <- function(n2, m){                # 
    for ( i in 1:( trunc( length( m ) / 2 ) ) ){
        temp_csize <- community.to.membership(n2, m,i)$csize
        num_max   <- max( temp_csize )
        num_alone <- sum( temp_csize[ temp_csize == 1 ] )
        num_cls   <- length( temp_csize[temp_csize > 1] )
        #print( paste(i, "a", num_alone, "max", num_max, "cls", num_cls) )
        if (
            # 最大コミュニティサイズが全ノード数の22.5%以上
               num_max / length(get.vertex.attribute(n2,"name")) >= 0.225
            # かつ、最大コミュニティサイズが単独ノード数よりも大きい
            && num_max > num_alone
            # かつ、サイズが2以上のコミュニティ数が12未満
            && num_cls < 12
        ){
            return(i)
        }
        # 最大コミュニティサイズがノード数の40%を越える直前で打ち切り
        if (num_max / length(get.vertex.attribute(n2,"name")) >= 0.4 ){
            return(i-1)
        }
    }
    return( trunc(length( m ) / 2) )
}

# コミュニティ検出（betweenness）
com_b   <- edge.betweenness.community(n2, directed=F)
com_b <- community.to.membership(
    n2, com_b$merges, merge_step(n2,com_b$merges)
)

# コミュニティ検出（modularity）
com_m   <- fastgreedy.community(n2, merges=TRUE, modularity=TRUE)
com_m <- community.to.membership(
    n2, com_m$merges, merge_step(n2,com_m$merges)
)

# 1つのデータフレームにまとめる
cnt <- data.frame(
    words = colnames(d)[ as.numeric( get.vertex.attribute(n2,"name") ) ],
    degree = degree(n2),
    betweenness = betweenness(n2),
    evcent = evcent(n2)$vector,
    community_betweenness = as.character(com_b$membership),
    community_modularity = as.character(com_m$membership)
)

print(cnt)

このｒのプログラムを書き換えて、khcoder3でも表示したいです。

[ko-ichi-h]

こんにちは、樋口です。書き込みありがとうございます。

たとえば次数中心性の値（igraphパッケージのdegree関数で取得）であれば，次のRコマンドで表示できます。

data.frame(
  words  = igraph::get.vertex.attribute(n2,"lab"),
  degree = igraph::degree(n2)
)

igraphの関数を使う時には「igraph::」を前に付けているのがポイントです。このポイントに気をつければ，あとは上で書き込んでいただいたRコマンドを眺めながら試行することで，他の中心性やコミュニティ検出の結果も出力できるかと思います。