R 如何总结数据点之间的重叠

我有一组动物通过RFID阅读器的数据，看起来像这样-

ID    date_time                 
A     2019-11-02 08:07:47    
B     2019-11-02 08:07:48 
A     2019-11-02 08:07:49
A     2019-11-02 08:07:50
A     2019-11-02 08:09:12
A     2019-11-02 08:09:13
B     2019-11-02 08:09:17

我最近问了这个问题，（），现在我的数据是这样的- （将数据组织成10秒的间隔）

我还添加了一个列，总结了时间间隔

ID     start_date_time.      end_date_time
A      2019-11-02 08:07:47   2019-11-02 08:07:50
B      2019-11-02 08:07:48   2019-11-02 08:07:48
A      2019-11-02 08:09:12   2019-11-02 08:09:13
B      2019-11-02 08:09:17   2019-11-02 08:09:47

dat$Interval = interval(dat$start_date_time,dat$end_date_time)

我现在需要找到并总结这些时间间隔的交叉点，并将其作为一个计数，以显示动物相互作用（或同时出现在RFID阅读器上）的次数，如下所示： （并且不重复反向交互，即A-B，B-A）

---

谢谢你的帮助

这个问题不太容易回答。也许这是一个很好的起点：

library(tidyverse)
library(lubridate)

cbind(
  dat[rep(1:nrow(dat[-1, ]), nrow(dat[-1, ]):1), c(1, 4)],          
  setNames(
    dat[unlist(sapply(2:nrow(dat), seq, to = nrow(dat))), c(1, 4)],
    c('ID2', 'Interval2')
    )
  ) %>%
  mutate(
    interacts = intersect(Interval, Interval2),
    Interval  = NULL,
    Interval2 = NULL
  ) %>%
  filter(!is.na(as.numeric(interacts))) %>%
  count(ID, ID2)

# # A tibble: 1 x 3
#   ID    ID2       n
#   <chr> <chr> <int>
# 1 A     B         1

库（tidyverse）
图书馆（lubridate）
cbind(
数据[rep（1:nrow（dat[-1，]），nrow（dat[-1，]）：1），c（1，4）]，
设置名称(
dat[unlist（sapply（2:nrow（dat），seq，to=nrow（dat））），c（1，4）]，
c（'ID2'，'Interval2'）
)
) %>%
变异(
交互=相交（间隔，间隔2），
间隔=空，
间隔2=空
) %>%
筛选器（！is.na（as.numeric（interactics））%>%
计数（ID，ID2）
##A tible:1 x 3
#ID2N
#     
#1 A B 1

library(tidyverse)
library(lubridate)

cbind(
  dat[rep(1:nrow(dat[-1, ]), nrow(dat[-1, ]):1), c(1, 4)],          
  setNames(
    dat[unlist(sapply(2:nrow(dat), seq, to = nrow(dat))), c(1, 4)],
    c('ID2', 'Interval2')
    )
  ) %>%
  mutate(
    interacts = intersect(Interval, Interval2),
    Interval  = NULL,
    Interval2 = NULL
  ) %>%
  filter(!is.na(as.numeric(interacts))) %>%
  count(ID, ID2)

# # A tibble: 1 x 3
#   ID    ID2       n
#   <chr> <chr> <int>
# 1 A     B         1