R语言入门级实例——用igragh包分析社群
引入——
本文的主要目的是初步实现R的igraph包的基础功能，包括绘制关系网络图(social relationship)、利用算法进行社群发现(community detecting)。对于R语言零基础的同学非常友好。以下R代码中如有含义不清的，建议尝试先在R编辑器中输入?xxx()进行查询（xxx是函数或语句名）。此外，StackOverflow论坛也帮博主小白看懂了不少报错信息。
主要参考资料为《R语言与网站分析》[李明著][机械工业出版社][2014.04] 的9.3节《关系网络分析》。
0.背景
现已获得超市中商品的名称、分类以及大量顾客购物篮子中的商品信息，任务是分析哪些商品存在相关性，经常被放在一起购买。题外话，这种分析的一例经典应用就是沃尔玛超市的“啤酒与尿布”，感兴趣者可自行搜索或参见Jocelyn_燕的一篇博客.
1.原始数据及初步处理
数据来源是Kaggle竞赛的数据库instacart-market-basket-analysis.下载压缩文件之后，将有用的数据合并到一个Excel文件中，此处需要order_product，order，products，departments的数据.注意，这个文件极大，order_product_prior这个spread sheet里的数据在Excel里已经无法完全显示，博主就截取了前500条信息，形成了mini数据集，以下对数据集的操作都是针对这个mini表进行的.如下：
为了达到参考书上的数据形式，需要先整理这个Excel，形成如下图只有四列数据的形式.这里博主不太熟悉R的操作，就用Python的循环处理了，代码可附在文章最后.
这是当初处理数据集的一些文件，由于不会用R完成所有命令，显得很笨拙hhh.
2.数据集导入
导入的数据集包含四列，原商品编号过大，不便于处理，p_id、d_id分别是商品、商品分类的新编号，如下图：（这些也是用Python代劳的）
3.建立关系网络与绘图
步骤描述：
引用igraph包，建立空关系网络并设置点数据→
为点数据添加商品号以及商品分类属性→
添加线数据→
plot出来发现是非连通图（存在孤立的点的图），有两个未连通的点（点43,点44）,只用手动对点的个数减2即可
将点的个数修改后，重新跑前面的所有代码即可
这部分代码如下：（完整代码见文末）
- #建立空关系网络并设置点数据
- library(igraph)
- gdata<-graph.empty(directed=F)
- #num<-ncol(cart)
- num<-ncol(cart)-2 #修改点的个数
- gdata<-add.vertices(gdata,num)
-
- #为点数据添加商品号以及商品分类属性
- category<-c();item<-c()
- for(i in colnames(cart))
- {
- if(i!=136&& i!=140)
- {
- category<-c(category,data$d_id[which(data$p_id==i)[1]] )
- item<-c(item,data$p_id[which(data$p_id==i)[1]] )
- }
- }
- V(gdata)$category<-category
- V(gdata)$item<-item
-
- #添加线数据
- #依次遍历每个订单，读取每个订单内的商品ID，并存放于向量item.i
- for(i in 1:nrow(cart))
- { item.i<-c()
- for(j in 1:ncol(cart))
- {
- if(cart[i,j]==1)
- {
- item.i<-cbind(item.i,colnames(cart)[j])
- }
- }
- #建立向量内不同商品间的关联联系
- item.i.num<-length(item.i)
- from<-c();to<-c()
- for(m in 1:(item.i.num-1))
- {
- from<-c(from,item.i[-c((item.i.num-m+1):item.i.num)])
- to<-c(to,item.i[-c(1:m)])
- }
- if(i>1)
- {
- edges<-rbind(edges,matrix(c(from,to),nc=2))
- }
- else
- {
- edges<-matrix(data=c(from,to),nc=2)
- }
- }
- edges0<-edges
- labels<-union(unique(edges[,1]), unique(edges[,2]))
- ids<-1: length(labels)#对点的编号重新编码，因为在igraph中边信息的ids必须连续
- names(ids)<-labels
- newfrom<-as.character(edges[,1]);newto<-as.character(edges[,2])
- edges<-matrix (c(ids[newfrom],ids[newto]), nc=2)
-
- #添加线信息并设置线权重
- gdata<-add.edges(gdata,t(edges[-1,]))#t()是矩阵转置函数
- E(gdata)$weight<-count.multiple(gdata)
- gdata<-simplify(gdata, remove.multiple=TRUE, remove.loops = TRUE, edge.attr.comb = 'mean')
- #最后一个参数一定是edge.attr.comb,不是edges.attr.comb
- dev.off()#关闭图形设备
- plot(gdata,edge.width=E(gdata)$weight,main="gdata", edge.label=E(gdata)$weight)
-
- #发现是非连通图，有两个未连通的点（点43,点44）,只用手动对点的个数减2即可
- #将点的个数修改后，重新跑前面的所有代码
画出来的效果如下：
4.社群发现与绘图
此处采用自旋玻璃法(spinglass community detecting)进行社群发现。其他社群发现的方法包括中心势、标签传播、随机游走等，这几种方法在算法效率与模拟方式上其实存在不同点。但限于篇幅，此处不再介绍。对这几种方法感兴趣者可自行搜索或参考以下论文（引用格式不够规范，但应该能搜索到）：
[1]J¨org Reichardt & Stefan Bornholdt (2008) Statistical Mechanics of Community Detection <=spinglass相关
[2]M. Girvan & M. E. J. Newman (2001) Community structure in social and biological networks <=中心势betweeness相关
[3]Jierui Xie & Boleslaw K. Szymanski (2013) LabelRank: A Stabilized Label Propagation Algorithm for Community Detection in Networks <=标签传播labelrank相关
[4]Pascal Pons and Matthieu Latapy (2006) Computing Communities in Large Networks Using Random Walks <=随机游走randomwalk相关
总之，在这里spinglass方法适用于购物车商品分析。
另外，需要注意：
①社群发现必须基于连通图（即，所有点上都在线上，没有孤立的点）；
②此处的社群个数对应之后画子图的分组个数。
步骤描述：
对不同商品类别的点配置不同颜色→
建立绘图分组member.list，作为plot函数mark.groups参数的列表对象→
画图并手动添加图例→
可添加点的标签属性vertex.label，呈现原有编号
这部分代码如下：
- ##社群发现并绘制关系图（自旋玻璃法）
- member<-spinglass.community(gdata, weights= E(gdata)$weight)
- V(gdata)$member<-member$membership
- member.num<-length(table(V(gdata)$member)); member.num #注意：此处的社群个数对应之后的绘图分组
-
- #对不同商品类别的点配置不同颜色
- mem.col<-rainbow(length(unique(V(gdata)$category)),alpha=0.5)#注意设置alpha值调节对比度
- V(gdata)$color<-mem.col[V(gdata)$category]
