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原文出处：拓端数据部落公众号
本文简要介绍一下网络分析，我想提供一些无关“友情悖论”的 R 语言例证。友情悖论指出
均匀而言：你的敌人 比你领有更多的敌人
例如，这在 Feld（1991），Zuckerman&Jost（2001）中进行了探讨 %20What%20Makes%20You%20Think%20You%27re%20So%20Popular1.pdf “Zuckerman&Jost（2001）中进行了探讨 ”)。首先，让咱们获取数据集的正本
library(networkD3)
simpleNetwork(data\[,1:2\]思考无向图中的顶点 v∈V，G =（V，E）（应用经典图形符号），并令 d（v）示意它的边数（即 v 具备 d（v）个敌人）。图中随机人的均匀好友数为
从而，
方差合成
回到咱们的网络。节点列表是
rbind(as.matrix(GoT\[,1:2\]),as.matrix(GoT\[,2:1\])
unique(M\[,1\]咱们每个人都能够失去敌人列表和敌人数量
as.character(M\[which(M\[,1\]==x),2\]
Vectorize(function(x) length(friends(x)以及敌人领有的敌人数量，以及均匀的敌人数量
(Vectorize(function(x) length(friends(x)))(friends(y
Vectorize(function(x) mean(friends\_of\_friends(x咱们能够查看一个随机节点的敌人数量的密度，
lines(density(Nb),col="red",
lines(density(Nb2),col="blue",
咱们还能够计算平均值
mean(Nb)
\[1\] 6.579439
mean(Nb2)
\[1\] 13.94243因而，实际上，人们均匀领有的敌人少于他们的敌人。
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正文完
