R igraph百万行csv内存

我有120万个节点数据，csv文件中有130万个边数据

在csv节点中，具有

id | label

列。在边缘csv中有

source | target | edgeid

列

在边缘部分，源是节点的id，目标是另一个节点的id

所以我尝试在R中创建网络图。顺便说一句，这是我在R上的第一次拍摄

library(igraph)
nodesData<-read.csv("nodes.csv",header=TRUE,check.names=FALSE,sep="|",row.names=NULL)
edgesData<-read.csv("edges.csv",header=TRUE,check.names=FALSE,sep="|",row.names=NULL)
relation <- data.frame(c(edgesData$source),c(edgesData$target))
g<-graph.data.frame(relation,directed = FALSE)
plot(g, layout=layout.kamada.kawai)

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这个数据大小应该可以正常工作，所以它是另一回事。你能分享一小部分数据吗？嘿，Gabor，我添加了edges.csv数据示例。而且它会持续高达130万。等等，这个错误来自布局算法？那么是的，您不能在这种大小的图上运行Kamada-Kawai算法，因为它使用邻接矩阵。实际上，这种大小的图形很难用任何算法可视化。我建议您对图形进行聚类，然后将聚类可视化。

source|target|type|id|label|weight
1|2|Undirected|1|""|1
2|3|Undirected|2|""|1
3|4|Undirected|3|""|1
4|5|Undirected|4|""|1
6|7|Undirected|5|""|1
7|8|Undirected|6|""|1
8|9|Undirected|7|""|1