我有一个无向图。我想根据顶点强度假设边缘方向，因此我创建了一个有向图，其中所有边缘都指向每条边缘中较高强度的顶点。
我找到的唯一解决方案是as.directed，但这似乎只能为每个边缘分配随机方向。
例如我有一个由 5 个顶点和 6 条边组成的简单图
V(g)
+ 5/5 vertices, named, from 003341a:
[1] A B C D E
strength(g)
A B C D E
81 40 21 30 30
E(g)
+ 6/6 edges from 003341a (vertex names):
[1] A--B A--C A--D A--E B--E D--E
我想根据强度设置方向性，以便方向朝向较高强度的顶点。
这是按要求的 dput(g) 的输出:
dput(g)
structure(list(5, FALSE, c(1, 2, 3, 4, 4, 4), c(0, 0, 0, 0, 1,
3), c(0, 1, 2, 3, 4, 5), c(0, 1, 2, 3, 4, 5), c(0, 0, 1, 2, 3,
6), c(0, 4, 5, 5, 6, 6), list(c(1, 0, 1), structure(list(), .Names = character(0)),
list(name = c("A", "B", "C", "D", "E")), list(weight = c(30L,
21L, 20L, 10L, 10L, 10L))), <environment>), class = "igraph")
这是我想要实现的方向性(但目前不知道如何实现):
E(g)
+ 6/6 edges from 003341a (vertex names):
[1] A<-B A<-C A<-D A<-E B<-E D<>E
最佳答案
有趣的问题!一种可能的解决方案是添加强度作为顶点属性，并根据相应顶点之间的差异生成新的边属性。
V(g)$strength <- strength(g)
ids <- get.edges(g, 1:ecount(g))
E(g)$weight1 <- V(g)$strength[ids[,1]] - V(g)$strength[ids[,2]]
E(g)$weight2 <- V(g)$strength[ids[,2]] - V(g)$strength[ids[,1]]
下一步是查看图的邻接矩阵:
m0 <- get.adjacency(g, sparse = F)
m0
> m0
A B C D E
A 0 1 1 1 1
B 1 0 0 0 1
C 1 0 0 0 0
D 1 0 0 0 1
E 1 1 0 1 0
在这种情况下，我们有一个对称矩阵，它可以转换为无向图。现在的想法是删除所有连接“较弱”顶点与较强顶点的条目(代表边)。为了做到这一点，我们考虑了之前计算的边缘权重。我们对矩阵的两个“方向”(上限和下限)执行此操作。
m <- get.adjacency(g, type = "lower", attr = "weight1", sparse = F)
m1 <- get.adjacency(g, type = "upper", attr = "weight2", sparse = F)
如果我们组合矩阵，我们会得到一个同时具有正边和负边的矩阵。
m2 <- m1+m
> m2
A B C D E
A 0 -41 -60 -51 -51
B 41 0 0 0 -10
C 60 0 0 0 0
D 51 0 0 0 0
E 51 10 0 0 0
由于我们只对指向强度较高的顶点的边感兴趣，因此我们删除了原始二进制邻接矩阵中的负条目。
m0[m2 < 0] <- 0
> m0
A B C D E
A 0 0 0 0 0
B 1 0 0 0 0
C 1 0 0 0 0
D 1 0 0 0 1
E 1 1 0 1 0
我们可以从这里构建图表:
g2 <- graph_from_adjacency_matrix(m0, mode = "directed")
plot(g2)
生成的图表看起来像这样:
编辑我刚刚意识到您已经有了所需的边缘配对和方向。在这种情况下，您可以使用许多 igraph 函数提供的 mode 或 directed 参数。参见示例:
?graph_from_data_frame
假设您从现有的边列表 (el) 生成图表，那么您可以简单地编写如下内容:
g2 <- graph_from_data_frame(el, directed = T)
关于r - 根据顶点强度分配边缘方向，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/57014476/