在R中进行网络分析时，我对 igraph 比较熟悉，但与 sna 完全没有关系 .
igraph
sna
我的问题是：
这两个库是否兼容？即我可以将 sna 中的操作应用于 igraph 中创建的图形，反之亦然？
在一个包中执行的任务是否比在另一个包中执行效率更高？
哪个库具有更易于理解的操作范围？
总体而言，是否有任何强有力的理由在R中使用 igraph 或 sna 进行网络分析？
PS . 这些软件包中是否允许进行多层（多路）网络分析？
我对这两个软件包之间差异的全局描述是， igraph 更倾向于图论和网络数学模型，而且更适合于（主要是社交）网络的统计模型 . igraph （我认为）的创造者大多具有计算机科学的背景，而 sna 人是社会学家和统计学家 . 我主要工作在 sna （以及包含 statnet 套件包的相关软件包 - 我在社会科学领域），但也经常使用 igraph ，有时也在同一个脚本中 .
statnet
回答您的具体问题：
1）不，他们不是 . igraph 中的许多函数在 sna 中具有相同的名称，这会导致冲突 . igraph 图形不能在 sna 函数中使用 . 创建了包 intergraph ，以便在 sna 和 igraph 之间轻松切换 . 所以我可以通过首先传递给 intergraph 将 igraph 图形发送到 sna 函数 - 例如 sna::evcent(intergraph::asNetwork(g)) ，假设 g 是 igraph 网络 . 如果在脚本中同时使用它们，则需要在运行函数时专门调出包，或根据需要加载和卸载 .
intergraph
sna::evcent(intergraph::asNetwork(g))
g
2）根据我的经验，我没有发现一个比另一个更有效率 . 两者都是很好的开发和维护包 . 我相信 igraph 更适合大型图形 - 它有一些功能可以修改，以节省在大型图形上运行时的计算时间 . 但我没有直接经验 . 虽然我会说 igraph 在可视化方面通常更好 .
3）我会说，两者都没有全面的优势 . 两者都做主要的网络分析（中心，网络拓扑） . 他们的更多"advanced"功能不同 . 请参阅我的一般观点 - 它们适用于网络分析中的重叠但不同的问题 . sna 中有很多东西在 igraph 中没有（例如与统计推断相关，如QAP回归[ netlm / netlogit ]或网络自相关模型[ lnam ]），反之亦然（例如，社区检测功能如 cluster_fast_greedy ） . sna 由许多兼容包扩展，这些包执行潜在空间模型和指数随机图模型 .
netlm
netlogit
lnam
cluster_fast_greedy
4）Ceterius paribus，没有 . 对我来说，选择主要是需要驱动 . 如果您对统计推断感兴趣，则需要在 sna 中工作 . 如果没有， igraph 一般服务 . 基于堆栈溢出的问题， igraph 似乎更受欢迎，但这当然可能是由于选择偏差 . 仅仅因为这个原因，如果我不需要统计模拟网络，我可能大多使用 igraph . 同样，两个包都很棒，服务重叠，但需求略有不同 .
不确定"multilayer network analysis"是什么意思，但 igraph 和 sna 都适用于Multiplex网络 . 您当然可以在 sna 中分析多路复用网络和多级网络 . （这里，多路复用意味着具有各种关系类型的网络（例如友谊和建议）和多层意味着嵌套网络或来自同一群体的多个网络（此时术语有点混淆） . ）这取决于你是什么我想做，并且经常需要一些争吵，但这在一定程度上是可能的 .
1 回答
我对这两个软件包之间差异的全局描述是，
igraph更倾向于图论和网络数学模型，而且更适合于（主要是社交）网络的统计模型 .igraph（我认为）的创造者大多具有计算机科学的背景，而sna人是社会学家和统计学家 . 我主要工作在sna（以及包含statnet套件包的相关软件包 - 我在社会科学领域），但也经常使用igraph，有时也在同一个脚本中 .回答您的具体问题：
1）不，他们不是 .
igraph中的许多函数在sna中具有相同的名称，这会导致冲突 .igraph图形不能在sna函数中使用 . 创建了包intergraph，以便在sna和igraph之间轻松切换 . 所以我可以通过首先传递给intergraph将igraph图形发送到sna函数 - 例如sna::evcent(intergraph::asNetwork(g))，假设g是igraph网络 . 如果在脚本中同时使用它们，则需要在运行函数时专门调出包，或根据需要加载和卸载 .2）根据我的经验，我没有发现一个比另一个更有效率 . 两者都是很好的开发和维护包 . 我相信
igraph更适合大型图形 - 它有一些功能可以修改，以节省在大型图形上运行时的计算时间 . 但我没有直接经验 . 虽然我会说igraph在可视化方面通常更好 .3）我会说，两者都没有全面的优势 . 两者都做主要的网络分析（中心，网络拓扑） . 他们的更多"advanced"功能不同 . 请参阅我的一般观点 - 它们适用于网络分析中的重叠但不同的问题 .
sna中有很多东西在igraph中没有（例如与统计推断相关，如QAP回归[netlm/netlogit]或网络自相关模型[lnam]），反之亦然（例如，社区检测功能如cluster_fast_greedy） .sna由许多兼容包扩展，这些包执行潜在空间模型和指数随机图模型 .4）Ceterius paribus，没有 . 对我来说，选择主要是需要驱动 . 如果您对统计推断感兴趣，则需要在
sna中工作 . 如果没有，igraph一般服务 . 基于堆栈溢出的问题，igraph似乎更受欢迎，但这当然可能是由于选择偏差 . 仅仅因为这个原因，如果我不需要统计模拟网络，我可能大多使用igraph. 同样，两个包都很棒，服务重叠，但需求略有不同 .不确定"multilayer network analysis"是什么意思，但
igraph和sna都适用于Multiplex网络 . 您当然可以在sna中分析多路复用网络和多级网络 . （这里，多路复用意味着具有各种关系类型的网络（例如友谊和建议）和多层意味着嵌套网络或来自同一群体的多个网络（此时术语有点混淆） . ）这取决于你是什么我想做，并且经常需要一些争吵，但这在一定程度上是可能的 .