R语言构建社交网络度量及社交网络图

基于R语言构建网络图的相关包igraph

入度：被连几次

出度：往出连几次

一：点度中心度：衡量某点单独的价值

绝对中心度：入度+出度

相对中心度： 绝对中心度/最大度

degree(net,mode="total")     #绝对中心度mode=in点入度；out=点出度；total点度中心度

degree(net,normalized = T)    #相对中心度

二：接近中心度：该点与网络中其他距离之和的倒数，越大说明越在中心，客评价点在网络中的价值

closeness(net,mode="total"))     #某点四周的接近中心度，#设置normalized = T为相对接近中心度

三：中间中心度：可以说明点的线中介效应强，代表最短距离都经过这个点，这个点很重要

点的中间中心度：betweenness(net,normalized = T)     #中间中心度 #normalized = T代表相对数，默认值为F为绝对值#mode有Out和in分别代表有向和无向

线的中间中心度：edge_betweenness(net, e = E(net))    #线的中间中心度

四：特征向量中心度：采用邻接矩阵方式，用相邻点的重要性衡量该点价值，可发现用户潜在价值

page_rank(net)$vector     #page_rank特征向量中心度

 

 

另外：构建社会网络图

nodes <- cbind(id_1,id_2)    #对应点的数据框
links <- cbind(id_1,id_2，weight)    #对应点及其权重的数据框

net <- graph_from_data_frame(    #构建网络

d = links,

vertices = nodes,

directed = F)

plot(net, layout = layout_in_circle, vertex.size=6, vertex.label.cex=0.6)   #输出圆形社会网络关系图