R 从数据帧创建SNA的邻接矩阵

我想创建一个邻接矩阵，用于社交网络分析（可能是IGRAPHE中邻接矩阵中的图形），其结构如下（但要大得多）：

对于网络分析，节点将是名称变量，节点将通过一起投票的频率（1或0）进行连接。比如：

    Joe Jane Jill
Joe  0    2    3
Jane 2    0    2
Jill 3    2    0

---

虽然看起来很简单，但我还未能成功地将此数据帧转换为可用于创建igraph图形对象的邻接矩阵。as.matrix和data.matrix会将其转换为矩阵，但不会转换为邻接矩阵，也不会转换为保留“name”变量中字符的矩阵。我的矩阵代数不是很强，所以我知道我可能遗漏了一些明显的东西，但我不知道它是什么。我对其他解决方案持开放态度，这些解决方案可以帮助我实现网络分析的最终目标。

我想你需要一些版本的交叉产品

# construct the matrix
myMat <- as.matrix(df[-1])

# same output as myMat %*% t(myMat)
resultMat <- tcrossprod(myMat)
# add names
dimnames(resultMat) <-  list(df$name, df$name)

resultMat
     Joe Jane Jill
Joe    2    1    2
Jane   1    1    1
Jill   2    1    2

使用这个较大的矩阵运行上述过程，我们得到

resultMat
     Joe Jane Jill Bob Sal
Joe    0    1    2   2   0
Jane   1    0    2   2   0
Jill   2    2    0   3   0
Bob    2    2    3   0   0
Sal    0    0    0   0   0

这表明萨尔的所有位置都是0，鲍勃·吉尔·吉尔·鲍勃的位置都是3，因为他们都投了同样的3票

数据

df <-
structure(list(name = structure(c(3L, 1L, 2L), .Label = c("Jane", 
"Jill", "Joe"), class = "factor"), vote1 = c(1L, 0L, 1L), vote2 = c(0L, 
0L, 0L), vote3 = c(1L, 1L, 1L)), .Names = c("name", "vote1", 
"vote2", "vote3"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))

df1 <- 
structure(list(name = structure(c(4L, 2L, 3L, 1L, 5L), .Label = c("Bob", 
"Jane", "Jill", "Joe", "Sal"), class = "factor"), vote1 = c(1L, 
0L, 1L, 1L, 0L), vote2 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 1L), vote3 = c(1L, 
1L, 1L, 1L, 0L), vote4 = c(0L, 1L, 1L, 1L, 0L), vote5 = c(1L, 
0L, 0L, 0L, 0L)), .Names = c("name", "vote1", "vote2", "vote3", 
"vote4", "vote5"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))

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df我想你需要交叉积的一些版本

# construct the matrix
myMat <- as.matrix(df[-1])

# same output as myMat %*% t(myMat)
resultMat <- tcrossprod(myMat)
# add names
dimnames(resultMat) <-  list(df$name, df$name)

resultMat
     Joe Jane Jill
Joe    2    1    2
Jane   1    1    1
Jill   2    1    2

使用这个较大的矩阵运行上述过程，我们得到

resultMat
     Joe Jane Jill Bob Sal
Joe    0    1    2   2   0
Jane   1    0    2   2   0
Jill   2    2    0   3   0
Bob    2    2    3   0   0
Sal    0    0    0   0   0

这表明萨尔的所有位置都是0，鲍勃·吉尔·吉尔·鲍勃的位置都是3，因为他们都投了同样的3票

数据

df <-
structure(list(name = structure(c(3L, 1L, 2L), .Label = c("Jane", 
"Jill", "Joe"), class = "factor"), vote1 = c(1L, 0L, 1L), vote2 = c(0L, 
0L, 0L), vote3 = c(1L, 1L, 1L)), .Names = c("name", "vote1", 
"vote2", "vote3"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))

df1 <- 
structure(list(name = structure(c(4L, 2L, 3L, 1L, 5L), .Label = c("Bob", 
"Jane", "Jill", "Joe", "Sal"), class = "factor"), vote1 = c(1L, 
0L, 1L, 1L, 0L), vote2 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 1L), vote3 = c(1L, 
1L, 1L, 1L, 0L), vote4 = c(0L, 1L, 1L, 1L, 0L), vote5 = c(1L, 
0L, 0L, 0L, 0L)), .Names = c("name", "vote1", "vote2", "vote3", 
"vote4", "vote5"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))

df这正是我需要的。我最终使用了
data.matrix'而不是
as.matrix'，但这是唯一的修改。我忘了那个函数了。好发现。这正是我需要的。我最终使用了
data.matrix'而不是
as.matrix'，但这是唯一的修改。我忘了那个函数了。好发现。