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从复杂网络/ SNA开始 . 将数据集转换为预期格式

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我刚刚开始掌握复杂网络和社交网络分析背后的想法和技术 . 我似乎总是绊倒并陷入数据准备阶段 . 我经常在Google Refine中有一个数据集,基本上是一堆以某种方式相关的行 . 例如,目前我有一个他们参加的组织和活动的列表(有些重复,因为组织可能已经向一个活动发送了多个代表)

My Google Refine Data

所以我可以看到组织将是我的图上的节点,并且如果它们都参加了相同的事件,它们之间的关系就存在了,但是我不知道如何将这个数据集变成一种工具,如NWB,Gephi, R或郁金香会理解 .

我经常发现自己处于这样一种情况,即我有一个数据集,我可以看到列之间的关系,但我不知道我应该采取的后续步骤来准备我的数据,以便通过这些工具导入以探索关系 . 我已经开始讨论支持的文件类型的文档,我的猜测是在Refine中使用RDF骨架工具做一些事情并采用链接数据样式方法可能是一种可能的解决方案,但我没有运气 .

任何数据准备技巧将不胜感激 .

1 回答

  • 0

    只是让任何人在将来偶然发现这一点 . 我通过在R中导入我的CSV并创建一个模式矩阵,然后创建一个基于此的图表来创建 .

    organisations_events<-read.csv("/Users/David/Desktop/PhD/R_github/ROI/data/Ins_Event.csv" , header=T, sep=",")
    
    df<-read.csv("/Users/David/Desktop/PhD/R_github/ROI/data/Ins_Event.csv" , header=T,     sep=",")
    
    M = as.matrix( table(df) )
    
    Mrow = M %*% t(M)
    
    #Mcol = t(M) %*% M
    
    write.csv(Mrow, "test.csv")
    

    如果有帮助的话,在这里写下答案.. http://www.davidsherlock.info/network-analysis

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