Матрица построения и смежности

Question

Мне было интересно, если вы, ребята, можете помочь мне построить матрицу смежности. У меня есть данные в формате CVS, как это:

Paper_ID    Author
2   Foster-McGregor, N.
3   Van Houte, M.
4   van de Meerendonk, A.
5   Farla, K.
6   van Houte, M.
6   Siegel, M.
8   Farla, K.
11  Farla, K.
11  Verspagen, B.

Как видите, столбец "Paper_ID" имеет повторное значение 11, означающее, что "Farla, K." и "Верспаген, Б." являются соавторами публикации. Мне нужно построить квадратно-взвешенную матрицу, используя имена авторов, считая время совместной работы.

Answer 1

Следующее делает то, что вы ищете?

# simulate data.
d <- data.frame(
  id=c(2,3,4,5,6,6,8,11,11,12,12),
  author=c("FN", "VM","VA","FK","VM","SM","FK","FK","VB","FK","VB")
)

d
   id author
1   2     FN
2   3     VM
3   4     VA
4   5     FK
5   6     VM
6   6     SM
7   8     FK
8  11     FK
9  11     VB
10 12     FK
11 12     VB

# create incidence matrix:
m <- xtabs(~author+id,d)
m
      id
author 2 3 4 5 6 8 11 12
    FK 0 0 0 1 0 1  1  1
    FN 1 0 0 0 0 0  0  0
    SM 0 0 0 0 1 0  0  0
    VA 0 0 1 0 0 0  0  0
    VB 0 0 0 0 0 0  1  1
    VM 0 1 0 0 1 0  0  0

# convert to adjacency matrix.
# tcrossprod does "m %*% t(m)"
tcrossprod(m)
      author
author FK FN SM VA VB VM
    FK  4  0  0  0  2  0
    FN  0  1  0  0  0  0
    SM  0  0  1  0  0  1
    VA  0  0  0  1  0  0
    VB  2  0  0  0  2  0
    VM  0  0  1  0  0  2

Обратите внимание, что crossprod() даст вам матрицу заболеваемости для id переменная (т.е. будет делать t(m) %*% m).