Графовый анализ в R с igraph

Использование графов играет огромную роль в решении широкого спектра задач, где необходимо проанализировать данные, касающиеся взаимосвязей между сущностями - от AML и кредитного скоринга до анализа социальных сетей.

Задача анализа графа может состоять из множества небольших отдельных кирпичиков - подзадач. И в этой публикации я хочу сделать обзор отдельных базовых возможностей, а так же поделюсь своим опытом работы с пакетом igraph – мощным инструментом для анализа графов в экосистеме языка R.

Загружаем пакет igraph.

library(igraph)

Далее сформируем датафрейм df и на основе него создадим граф my_graph с помощью метода graph_from_data_frame. Признак directed=TRUE определяет то, что граф направленный, в нашем случае от Sender к Recepient. Если же хотим работать просто со связями, то указываем directed=FALSE.

df <- data.frame(Sender = c("Кролик", "Кролик", "Винни-Пух", "Иа-Иа", "Иа-Иа", "Пятачок", "Сова"), Recepient = c("Сова", "Сова", "Сова", "Сова", "Иа-Иа", "Сова", "Кристофер-Робин"), Sum = c(23,2,41,32,10,55,40)) my_graph <- graph_from_data_frame(df, directed = TRUE)

Посмотрим содержание нашего графа.

my_graph IGRAPH 1324238 DN-- 6 7 -- + attr: name (v/c), Sum (e/n) + edges from 1324238 (vertex names): [1] Кролик ->Сова Кролик ->Сова Винни-Пух->Сова Иа-Иа ->Сова [5] Иа-Иа ->Иа-Иа Пятачок ->Сова Сова ->Кристофер-Робин

Теперь попробуем вывести изображение на основе полученного графа.

plot(my_graph, layout=layout.fruchterman.reingold)

На изображении видно, что в нашем графе присутствуют множественное ребро (Кролик->Сова) и петля (Иа-Иа). Для избавления от множественных ребер и петель применим метод simplify.

my_graph <- simplify(my_graph) plot(my_graph, layout=layout.fruchterman.reingold)

Теперь рассмотрим такую характеристику, как степени (degree) или число связей узлов графа. Для нахождения данной характеристики воспользуемся соответствующим методом – degree.

my_graph_degree <- degree(my_graph) Кролик Винни-Пух Иа-Иа Пятачок Сова Кристофер-Робин 1 1 1 1 5 1

Построим гистограмму с частотой связей по вершинам графа.

hist(my_graph_degree)

Рассмотрим ещё одну интересную функцию, как поиск и выделение подграфов. Здесь нам поможет метод induced_subgraph, который создаёт (выделяет) подграф, содержащий только определенные вершины и рёбра между ними.

my_graph2 <- induced_subgraph(my_graph, 1:5) plot(my_graph2, layout=layout.fruchterman.reingold)

Получаем подграф с первой по пятую вершину нашего основного графа:

Так же в igraph есть метод write_graph для сохранения графа в файл.

write_graph(my_graph2, file='my_graph.txt', format="ncol")

В данном случае мы используем значение format="ncol" для возможности восстановления графа с именованными вершинами. Для чтения графа из файла нужно будет воспользоваться методом read_graph.

my_graph3 = read_graph(file='my_graph.txt', format="ncol", directed = TRUE)

В заключение хочу отметить, что open source пакет igraph прост в использовании, эффективен и имеет довольно высокую популярность, наряду с такими пакетами как sna. А имеющиеся отличные средства визуализации для R (например, ggplot2) предоставляют широкие возможности для решения задач графового (сетевого) анализа.

0
7 комментариев
Написать комментарий...
Sergey Ilyin

Спасибо за статью, редко тут увидишь код! Слышал, что на графах (DAG) можно решать вопросы причинно-следственных связей (casual inference), можете подсказать, где про это хорошо написано?

Ответить
Развернуть ветку
NTA
Автор

Благодарим за интерес ) Уточним у автора и вернемся к вам с ответом!

Ответить
Развернуть ветку
Виктор Петров

Так вы не сами что ли пишете?

Ответить
Развернуть ветку
NTA
Автор

Как вы заметили, тематика наших публикаций довольно разнообразна. В нашем сообществе посты пишут несколько авторов, специализирующихся на той или иной теме.

Ответить
Развернуть ветку
NTA
Автор

Если вас интересует тема направленных ациклических графов в контексте языка R, то можно посмотреть информацию по конкретным инструментам, например, dagitty

Ответить
Развернуть ветку
Sergey Ilyin

да, конечно же о daggity наслышан и пользовался. Язык не так важен, думал, ваши авторы смогут написать статью с практическим кейсом о Cas Inf

Ответить
Развернуть ветку
NTA
Автор

Хорошая идея! Попробуем подготовить публикацию на данную тему )

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 7 комментариев
null