Adjazenz-Array zur Durchführung eines MRQAP-Tests im SNA-Paket

Question

Wie kann ich ein Adjazenz-Array zur Durchführung eines mrqap Tests in sna Paket bekommen? Ich habe einen gewichteten Mehrfachnetzwerk (zwei ungerichtete und ein gerichtet), in einer Kantenliste mit Attributen, wie folgt aus:

source target terr type weight 
    1010 1007  1  3   1 
    1011 1303  1  2   1 
    1014 1048  1  4   2 
    1014 1138  1  4   3 

ich mehrere Matrix mit der gleichen Anzahl von Knoten im Array-Format, so etwas wie dies benötigen (aber in adyacency Matrix-Format):

type 2 
source target weight 
    1010 1007  0 
    1011 1303  1 
    1014 1048  0 
    1014 1138  0 
type 3 
source target weight 
    1010 1007  1 
    1011 1303  0 
    1014 1048  0 
    1014 1138  0 
type 4 
source target weight 
    1010 1007  0 
    1011 1303  0 
    1014 1048  2 
    1014 1138  3 

ein Skript ich habe versucht:

el=read.csv("S_EDGES.csv", header = TRUE, sep = ",") # edgelist 
Nodos=read.csv("S_NODES.csv", header = TRUE, sep = ",") 
el$type[el$type==2] <- 1 # un solo vínculo de infraestructura 

library(igraph) 
G=graph.data.frame(el, Nodos, directed=F) 

subv = (Nodos$id (Nodos$terr_name=="ART") # this fail and then also "neighverts" and "g3" 
SG = decompose.graph(G,mode="weak") # because different territories are in fact different networks 
neighverts = unique(unlist(sapply(SG,FUN=function(s){if(any(V(s)$name %in% subv)) V(s)$name else NULL}))) 
g3 = induced.subgraph(graph=G,vids=neighverts) 

# or: 
AM=get.adjacency(G, type=c("both"), attr=NULL, names=TRUE, sparse=FALSE) # doesn't distinguish the types of links in different matrices 

Answer 1

ich verstehe, das ist eine alte Frage, aber falls Sie sti ll wollen in Ihrer Frage aufgefordert, die Zersetzung auszuführen:

library(dplyr) 

# your example rows 
d <- read.table(header = TRUE, 
       text = "source target terr type weight 
    1010 1007  1  3   1 
    1011 1303  1  2   1 
    1014 1048  1  4   2 
    1014 1138  1  4   3") %>% 
    select(-terr) 

# the transformation 
lapply(unique(d$type), function(x) { 
    mutate(d, weight = ifelse(type == x, weight, 0)) %>% 
    select(-type) 
}) %>% 
    setNames(unique(d$type)) 

Der Code gibt, was Sie gefragt:

$`3` 
    source target weight 
1 1010 1007  1 
2 1011 1303  0 
3 1014 1048  0 
4 1014 1138  0 

$`2` 
    source target weight 
1 1010 1007  0 
2 1011 1303  1 
3 1014 1048  0 
4 1014 1138  0 

$`4` 
    source target weight 
1 1010 1007  0 
2 1011 1303  0 
3 1014 1048  2 
4 1014 1138  3 

Von dort aus sollten Sie in der Lage sein, jedes Element der Liste zu verwandeln, wie Sie Wunsch (zum Graphen konvertieren, Kanten modellieren usw.).