r 将 igraph 转换为 visNetwork

Question

我找到了一种将 igraph 转换为 visNetwork 的方法(请参阅 Interactive arules with arulesViz and visNetwork )。假设从 igraph 转换为 visNetwork 之前和之后应该是一样的，但是我的结果显示转换为 visNetwork 后，结果是不同的。

我将尝试使用示例数据来演示该问题 data("Groceries")来自 Library(arules) .

#Pre-defined library
library(arules)
library(arulesViz)
library(visNetwork)
library(igraph)

#Get sample data & get association rules
data("Groceries")
rules <- apriori(Groceries, parameter=list(support=0.01, confidence=0.4))
rules <- head(sort(rules, by="lift"), 10)

#Convert rules to data.table
library(data.table)
rules_dt <- data.table( lhs = labels( lhs(rules) ), 
                        rhs = labels( rhs(rules) ), 
                        quality(rules) )[ order(-lift), ]

以表格格式打印所有规则(按提升排序)



通过使用 igraph 绘制前 10 条关联规则

ig <- plot(rules, method="graph", control=list(type="items"))

注:基于关联规则，我通过使用 igraph 绘制了网络图，一切都是正确的。接下来我将尝试将现有的 igraph 转换为 visNetwork，然后我们比较结果。

tf <- tempfile( )
saveAsGraph(rules, file = tf, format = "dot" )
# clean up temp file if desired
#unlink(tf)

# Convert igraph to dataframe
ig_df <- as_data_frame(ig, what = "both")

# Plot visNetwork
visNetwork(
  nodes = data.frame(
     id = ig_df$vertices$name
 ,value = ig_df$vertices$lift # could change to lift or confidence
 ,title = ifelse(ig_df$vertices$label == "",ig_df$vertices$name, 
 ig_df$vertices$label)
 ,ig_df$vertices
 ), 
edges = ig_df$edges
) %>%
visEdges(arrows ="to") %>%  
visOptions( highlightNearest = T )

通过使用 visNetwork 绘制前 10 条关联规则


注:对于visNetwork图，拦截节点的大小用“lift”表示，lift越高，拦截节点的大小越大；与 igraph 图不同，截取节点的大小表示“支持”，而截取节点的颜色表示“提升”。

让我们比较 igraph 和 visNetwork


引用表格形式的关联规则，第10条规则(“提升”最小的规则)，假设截取节点的大小最小，但最终它不是最小的。

问题

我试图进一步深入到 ig_df <- get.data.frame( ig, what = "both" ) ，我在 ig_df$vertices 上发现了一些奇怪的东西表，从 as_data_frame 生成函数来自 library(igraph) .

我发现assoc10(10号关联规则的拦截节点)实际上有NA对于所有变量(即“支持”、“置信度”、“提升”和“计数”)，更准确地说是 ig_df$vertices 中列“支持”、“置信度”、“提升”和“计数”的维度向上移动一排!如果我错了请纠正我..

结论
由于将 igraph 转换为 visNetwork 的关键是使用此 as_data_frame从 igraph 中提取所有数据并将这些数据转换为数据帧，然后使用提取的数据帧中的数据绘制 visNetwork。但由于提取问题 使用时 as_data_frame从igraph中提取数据，所以结果也不同。

问题:这是一个错误吗？或者我在我的代码上犯了一个错误？欢迎任何建议。谢谢!

Answer 1

一年后......但我已经输入了所有内容，所以也可以。

如果我理解正确，这就是你麻烦的根源——
value = ig_df$vertices$lift # could change to lift or confidence
最简单的解决方案是将您的提升值分配给 size因为在 visNetwork size: Number. Default to 25. The size is used to determine the size of node shapes that do not have the label inside of them. These shapes are: image, circularImage, diamond, dot, star, triangle, triangleDown, square and icon .我不确定如何 values在这里工作，但我认为你可以使用 values如果你也提供合适的scaling .
https://www.rdocumentation.org/packages/visNetwork/versions/2.0.9/topics/visNodes

所以解决办法是:
size = ig_df$vertices$lift # could change to lift or confidence
请注意，具有 NA 提升的节点默认设置为大小 25，而使用大小为 2 或 3 的提升您几乎看不到节点。您可以按指数方式提高提升大小，这将增加节点的大小并夸大提升的差异。

ig_df <- as_data_frame(ig, what = "both")
ig_df$vertices["lift"] <- ig_df$vertices["lift"] ** 3

而且我无法重现您的多变表问题，我的看起来不错，希望它可以自行解决!