Rでネットワーク分析をしてみる
ちょっと興味が湧いたのでigraphを使ってネットワーク分析を行ってみたいと思います。
igraph
igraphとは？
ネットワーク解析周りの関数が多数登録されており、簡単にネットワーク解析を行うことができる。最近ではグラフデータベースのneo4jなどでネットワーク分析をするのが流行ってそうですが、簡単に試す場合はRとかapach sparkを使う方が楽そうな気がします。
インストール
install.packages(“igraph”)
バージョン確認
packageVersion(“igraph”)
パッケージの読みこみ
library(igraph)
サンプルデータで動かしてみる
以下のサイトから"Zachary’s karate club"をダウンロードする。データの中身は大学の空手部の交友関係情報らしいです。
http://www-personal.umich.edu/~mejn/netdata/
igraphを使う
install.packages(“igraph”)
library(“igraph”)
データを読み込む
“Zachary’s karate club"のデータをダウンロード後解答したkarate.gmlがグラフの情報を表すデータになります。試しに開いてみると以下のようにノードとエッジの情報を持った有向グラフを表していることがわかります。
Creator "Mark Newman on Fri Jul 21 12:39:27 2006"
graph
[
node
[
id 1
]
node
[
id 2
]
~~~
edge
[
source 34
target 32
]
edge
[
source 34
target 33
]
]
今回はノードにラベルの情報が含まれていないため、グラフ表示する際に名前の情報は含まれません。ノードにラベルを含む場合は以下のようにnodeの要素にlabelの項目を追加する形式で保存されます。
Creator "Mark Newman on Sat Jul 22 05:32:16 2006"
graph
[
directed 0
node
[
id 0
label "BrighamYoung"
value 7
]
node
[
id 1
label "FloridaState"
value 0
]
~~~
ちなみにsourceとtargetが同一のエッジが複数あった場合強いつながりとして処理してくれてそうだった。
gml形式のデータについて詳しくは下記参照
http://graphml.graphdrawing.org/
今回はすでにノードとエッジの情報は分析済みのgml形式のデータでRStudioから表示させる動きを試してみたいと思います。 グラフデータの読み込みはread.graphを使います。
データの可視化
plot関数で読み込んだグラフを可視化します。
plot(karate_gh, vertex.size=4, edge.arrow.size=0.2, layout=layout.fruchterman.reingold)
コミュニティ分析
leading.eigenvector.community関数によりグラフのデータからコミュニティの情報を得ます。得たデータをplot関数に利用することでコミュニティごとで色分けした表示が行えます。
karate_com <- leading.eigenvector.community(karate_gh)
plot(karate_gh, vertex.size=4, edge.arrow.size=0.2, vertex.color=karate_com$membership, layout=layout.fruchterman.reingold)
中心性解析
page.rank関数によりどれだけコミュニティの中心に位置していかを数値化できるので、これをプロット時のノードのサイズとして表すことで中心性解析の可視化が行える。
karate_pr <- page.rank(karate_gh, directed=TRUE)
plot(karate_gh, vertex.size=karate_pr$vector*200, vertex.color=karate_com$membership, edge.arrow.size=0.2, layout=layout.fruchterman.reingold)
とりあえずノードとエッジがはっきりしたgml形式のデータがあればRで簡単に可視化できることがわかった。ブラウザ上でデータをみたい場合は、以下のossが使えそう。
js.cytoscape.org
