네트워크 표현형식은 아래와 같이 2가지로 표현이 가능하다.

사회행렬(SocioMatrix)

	A	B	C
A	0	1	1
B	0	0	1
C	0	1	0

인접행렬(adjacencyMatrix)

from	to
A->	B
A->	C
B->	C
C->	B

차이는 사회행렬을 엣지(인접)형태로 표현하게 되면 저장공간이 매우 효율화 된다.

네트워크 객체 정보

네트워크 자료형에서 노드와 엣지는 반드시 필요하지만, 추가적인 정보를 더 담을 수 있다.

구성요소	설명	필수여부
노드	노드 혹은 Vertex라고 불리며 네트워크 노드를 구성	필수
엣지	엣지 혹은 링크, Tie라고 불리며 네트워크 연결을 담당	필수
노드 속성	노드 속성을 표현, 노드가 사람인 경우 성별 등	옵션
엣지 속성	엣지 속성을 표현, 엣지가 금융거래의 경우 거래금액 등	옵션
메타데이터	전체 네트워크에 대한 정보를 포함	옵션

네트워크 객체 생성

• SocioMatrix

  > library(network)
  > netmat1 <- rbind(c(0,1,1,0,0),
                 c(0,0,1,1,0),
                 c(0,1,0,0,0),
                 c(0,0,0,0,0),
                 c(0,0,1,0,0))
  > rownames(netmat1) <- c("A","B","C","D","E")
  > colnames(netmat1) <- c("A","B","C","D","E")
  > net1 <- network(netmat1, matrix.type="adjacency")
  > summary(net1)
  

• 엣지리스트
  • 엣지리스트의 경우 network.vertex.names(net2) <- c(“A”,”B”,”C”,”D”,”E”) 를 사용해서 라벨을 붙인다.

    > library(sna)
    # 1로 세팅된 자표만 R bind 시킨다.
    > netmat2 <- rbind(c(1,2),
                c(1,3),
                c(2,3),
                c(2,4),
                c(3,2),
                c(5,3))
    > net2 <- network(netmat2,matrix.type="edgelist")
    > network.vertex.names(net2) <- c("A","B","C","D","E")
    > summary(net2)
    

시각화

> par(mfrow=c(1,2))
> gplot(net1, vertex.col = 2, displaylabels = TRUE, main="사회행렬(SocioMatrix)")
> gplot(net2, vertex.col = 2, displaylabels = TRUE, main="엣지리스트(Edgelist)")

네트워크 노드 속성

# net1에 노드에 대한 속성 gender 추가
> set.vertex.attribute(net1, "gender", c("F", "F", "M", "F", "M"))

# net1에 노드 내부에 degree() 속성을 추가 , 노드로 들어 오는 경로가 몇개인지 확인
> net1 %v% "alldeg" <- degree(net1)

# 노드에 대한 속성 확인
> list.vertex.attributes(net1)

  [1] "alldeg"       "gender"       "na"           "vertex.names"

※ set.vertex.attribute는 library(network) 에 있는 function을 사용

# 추가된 gender 속성확인
> get.vertex.attribute(net1, "gender")

  [1] "F" "F" "M" "F" "M"

네트워크 엣지 속성

> set.edge.attribute(net1,"rndval", runif(network.size(net1),0,1))
> list.edge.attributes(net1)
> summary(get.edge.attribute(net1,"rndval"))

• 엣지속성은 SNS같은 네트워크를 표현할 때 자주 등장
• SNS에서 좋아요(like)를 표현할때 요긴함
• ignore.eval=FALSE, names.eval=“like” 인자로 표현하게 되면 네트워크 엣지에 0, 1 대신 실제 값(좋아요 갯수) 사용이 가능

• 사용예시

  > netval1 <- rbind(c(0,2,3,0,0),
                  c(0,0,3,1,0),
                  c(0,1,0,0,0),
                  c(0,0,0,0,0),
                  c(0,0,2,0,0))
  > netval1 <- network(netval1,matrix.type="adjacency", ignore.eval=FALSE,names.eval="like")
  > network.vertex.names(netval1) <- c("A","B","C","D","E")
  > list.edge.attributes(netval1)
  
  > summary(netval1)