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cohesive_blocks {igraph}

R 文档

计算凝聚块

描述

为 igraph 类的对象计算凝聚块。

用法

cohesive_blocks(graph, labels = TRUE)

## S3 method for class 'cohesiveBlocks'
length(x)

blocks(blocks)

graphs_from_cohesive_blocks(blocks, graph)

## S3 method for class 'cohesiveBlocks'
cohesion(x, ...)

hierarchy(blocks)

parent(blocks)

## S3 method for class 'cohesiveBlocks'
print(x, ...)

## S3 method for class 'cohesiveBlocks'
summary(object, ...)

## S3 method for class 'cohesiveBlocks'
plot(
  x,
  y,
  colbar = rainbow(max(cohesion(x)) + 1),
  col = colbar[max_cohesion(x) + 1],
  mark.groups = blocks(x)[-1],
  ...
)

plot_hierarchy(
  blocks,
  layout = layout_as_tree(hierarchy(blocks), root = 1),
  ...
)

export_pajek(blocks, graph, file, project.file = TRUE)

max_cohesion(blocks)

参数

图	对于 cohesive_blocks，是一个 igraph 类的图对象。它必须是无向和简单的。（参见 is_simple。） 对于 graphs_from_cohesive_blocks 和 export_pajek，必须提供与在 blocks 参数中给出的凝聚块结构相同的图。
labels	逻辑标量，是否将顶点标签添加到结果对象。这些标签可以在报告和绘制凝聚块时使用。
blocks, x, object	一个 cohesiveBlocks 对象，使用 cohesive_blocks 函数创建。
...	附加参数。plot_hierarchy 和 plot 将它们传递给 plot.igraph。print 和 summary 忽略它们。
y	其凝聚块在 x 参数中提供的图。
colbar	顶点颜色的颜色条。它的长度应至少为 m+1，其中 m 是图中的最大凝聚度。或者，也可以通过 col 参数直接指定顶点颜色。
col	一个顶点颜色向量，采用任何常用格式。（符号颜色名称（例如“red”、“blue”等）、RGB 颜色（例如“#FF9900FF”）、引用当前调色板的整数。默认情况下，使用给定的 colbar，并且具有相同最大凝聚度的顶点将具有相同的颜色。）
mark.groups	要在图上通过环绕标记的顶点集列表。默认情况下，标记所有凝聚块，除了对应于所有顶点的凝聚块。
layout	图的布局，它只是传递给 plot.igraph，请参阅那里的可能格式。默认情况下，使用 Reingold-Tilford 布局生成器。
file	定义 Pajek 文件写入到的文件（或连接）。 如果 project.file 参数为 TRUE，则它可以是文件名（带有扩展名）、文件对象，或通常是任何类型的连接对象。如果文件/连接尚未打开，则将打开它。 如果 project.file 参数为 FALSE，则会创建多个文件，并且 file 必须是包含文件基本名称（没有扩展名）的字符标量。（但它可以包含文件的路径。） 另请参见下面的详细信息。
project.file	逻辑标量，是创建包含所有数据的单个 Pajek 项目文件，还是为每个项目创建单独的文件。请参阅下面的详细信息。

详细信息

凝聚块是一种基于图顶点结构凝聚度（或顶点连通性）确定图顶点分层子集的方法。对于给定的图 G，如果不存在顶点连通性大于或等于 k 的 S 超集，则其顶点子集 S\subset V(G) 被认为是最大 k-凝聚的。凝聚块是一个过程，通过该过程，给定一个 k-凝聚的顶点集，以递归方式识别最大 l-凝聚的子集，其中 l>k。因此，找到顶点子集的一个层次结构，整个图 G 位于其根部。

函数 cohesive_blocks 实现凝聚块。它返回一个 cohesiveBlocks 对象。cohesiveBlocks 应被视为不透明类，即不应直接访问其内部结构，而是通过此处列出的函数访问。

函数 length 可用于 cohesiveBlocks 对象，它给出块的数量。

函数 blocks 返回存储在 cohesiveBlocks 对象中的实际块。它们以数字向量列表的形式返回，每个数字向量包含顶点 ID。

函数 graphs_from_cohesive_blocks 类似，但将块作为输入图的（诱导）子图返回。各种（图、顶点和边）属性保留在子图中。

函数 cohesion 返回一个数值向量，即不同块的凝聚度。块的顺序与 blocks 和 graphs_from_cohesive_blocks 函数相同。

可以使用 hierarchy 函数查询块层次结构。它返回一个 igraph 图，其顶点 ID 根据 blocks 和 graphs_from_cohesive_blocks、cohesion 等函数中块的顺序排序。

parent 给出块层次结构中每个块的父顶点，对于根顶点，它给出 0。

plot_hierarchy 通过调用 igraph.plot 在活动图形设备上绘制凝聚块的层次结构树。

export_pajek 函数可用于以 Pajek 格式导出图及其凝聚块。它可以导出包含所有信息的单个 Pajek 项目文件，也可以导出一组文件，具体取决于其 project.file 参数。如果 project.file 为 TRUE，则将以下信息写入 file 参数中给出的文件（或连接）：(1) 输入图及其属性，有关详细信息，请参见 write_graph；(2) 层次结构图；以及 (3) 每个凝聚块一个二进制分区。如果 project.file 为 FALSE，则 file 参数必须是字符标量，并用作生成文件的基本名称。如果 file 为 “basename”，则创建以下文件：(1) 原始图的 “basename.net”；(2) 层次结构图的 “basename_hierarchy.net”；(3) 每个凝聚块的 “basename_block_x.net”，其中 “x” 是块的编号，从 1 开始。

max_cohesion 返回每个顶点的最大凝聚度，即顶点的最具凝聚力块的凝聚度。

通用函数 summary 适用于 cohesiveBlocks 对象，它向终端打印一行摘要。

通用函数 print 也在 cohesiveBlocks 对象上定义，如果输入 cohesiveBlocks 对象的名称，它会自动调用。它产生如下输出

 Cohesive block structure:
B-1 c 1, n 23
'- B-2 c 2, n 14 oooooooo.. .o......oo ooo
'- B-4 c 5, n  7 ooooooo... .......... ...
'- B-3 c 2, n 10 ......o.oo o.oooooo.. ...
'- B-5 c 3, n  4 ......o.oo o......... ...  

左侧部分显示块结构，在本例中为五个块。第一个块始终对应于整个图，即使其凝聚度为零。然后显示块的凝聚度和块中顶点的数量。仅当显示器足够宽时才打印最后一部分，并显示块中的顶点，按顶点 ID 排序。“o” 表示包含顶点，点表示不包含顶点，并且顶点以十个为一组显示。

通用函数 plot 绘制图，在其中显示一个或多个凝聚块。

值

cohesive_blocks 返回一个 cohesiveBlocks 对象。

blocks 返回一个数字向量列表，其中包含顶点 ID。

graphs_from_cohesive_blocks 返回一个 igraph 图列表，对应于凝聚块。

cohesion 返回一个数值向量，即每个块的凝聚度。

hierarchy 返回一个 igraph 图，即凝聚块层次结构的表示。

parent 返回一个数值向量，给出块层次结构中每个凝聚块的父块。层次结构根部的块没有父块，并为其返回 0。

plot_hierarchy、plot 和 export_pajek 返回 NULL，不可见。

max_cohesion 返回一个数值向量，每个顶点一个条目，给出其最具凝聚力块的凝聚度。

print 和 summary 返回 cohesiveBlocks 对象本身，不可见。

length 返回一个数值标量，即块的数量。

作者

Gabor Csardi csardi.gabor@gmail.com 用于当前实现，Peter McMahan (https://socialsciences.uchicago.edu/news/alumni-profile-peter-mcmahan-phd17-sociology) 在 R 中编写了第一个版本。

参考

J. Moody 和 D. R. White。Structural cohesion and embeddedness: A hierarchical concept of social groups。American Sociological Review, 68(1):103–127, Feb 2003。

参见

cohesion

示例

## The graph from the Moody-White paper
mw <- graph_from_literal(1-2:3:4:5:6, 2-3:4:5:7, 3-4:6:7, 4-5:6:7,
                5-6:7:21, 6-7, 7-8:11:14:19, 8-9:11:14, 9-10,
                10-12:13, 11-12:14, 12-16, 13-16, 14-15, 15-16,
                17-18:19:20, 18-20:21, 19-20:22:23, 20-21,
                21-22:23, 22-23)

mwBlocks <- cohesive_blocks(mw)

# Inspect block membership and cohesion
mwBlocks
blocks(mwBlocks)
cohesion(mwBlocks)

# Save results in a Pajek file
## Not run: 
export_pajek(mwBlocks, mw, file="/tmp/mwBlocks.paj")

## End(Not run)

# Plot the results
plot(mwBlocks, mw)

## The science camp network
camp <- graph_from_literal(Harry:Steve:Don:Bert - Harry:Steve:Don:Bert,
                  Pam:Brazey:Carol:Pat - Pam:Brazey:Carol:Pat,
                  Holly   - Carol:Pat:Pam:Jennie:Bill,
                  Bill    - Pauline:Michael:Lee:Holly,
                  Pauline - Bill:Jennie:Ann,
                  Jennie  - Holly:Michael:Lee:Ann:Pauline,
                  Michael - Bill:Jennie:Ann:Lee:John,
                  Ann     - Michael:Jennie:Pauline,
                  Lee     - Michael:Bill:Jennie,
                  Gery    - Pat:Steve:Russ:John,
                  Russ    - Steve:Bert:Gery:John,
                  John    - Gery:Russ:Michael)
campBlocks <- cohesive_blocks(camp)
campBlocks

plot(campBlocks, camp, vertex.label=V(camp)$name, margin=-0.2,
     vertex.shape="rectangle", vertex.size=24, vertex.size2=8,
     mark.border=1, colbar=c(NA, NA,"cyan","orange") )

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