FURRR на Tidygraph говорит: "Функция не должна вызываться напрямую"

Question

Параллельные вычисления функций центральности тидиграфа с использованием furrr приводят к ошибке:

"Ошибка в mutate_impl(.data, dots): Ошибка оценки: эту функцию нельзя вызывать напрямую".

Вот мой код:

library(tidyverse); library(tidygraph)

H <- play_islands(5, 10, 0.8, 3)

cent <- tribble(
  ~f,      ~params,                  
  "centrality_degree", list(H),  
  "centrality_authority", list(H)  
)

cent %>% 
  mutate(centrality = future_invoke_map(f, params, .options = future_options(packages = c("tidygraph", "tidyverse"))))

Как мне это исправить?

Answer 1

Я считаю, что вы неправильно понимаете, как работает тидиграф, что мешает вам правильно его кодировать.

Функции centrality_degree() а также centrality_authority() оба используются в mutate()заявление (см. https://tidygraph.data-imaginist.com/reference/centrality.html).

library(tidygraph)
#> Attaching package: 'tidygraph'
#> The following object is masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter
create_notable('bull') %>%
  activate(nodes) %>%
  mutate(importance = centrality_authority())
#> # A tbl_graph: 5 nodes and 5 edges
#> #
#> # An undirected simple graph with 1 component
#> #
#> # Node Data: 5 x 1 (active)
#>   importance
#>        <dbl>
#> 1      0.869
#> 2      1    
#> 3      1    
#> 4      0.434
#> 5      0.434
#> #
#> # Edge Data: 5 x 2
#>    from    to
#>   <int> <int>
#> 1     1     2
#> 2     1     3
#> 3     2     3
#> # ... with 2 more rows

^{Создано 2020-07-03 пакетом REPEX (v0.3.0)}

Обратите внимание, что centrality_authority() функции в mutate()заявление. Другими словами, вам нужно обернуть эти функции вокруг другой функции, чтобы передать ееfurrr функции.

Также обратите внимание, что результат правильного использования этих функций возвращает tidygraphобъект. Есть функция graph_join() что позволяет нам объединить несколько графов. Итак, план, аналогичный предложенному вами, состоит в том, чтобы вычислить отдельные меры центральности, каждая из которых возвращает объект графика, а затем объединить их вместе сgraph_join().

Обладая этими знаниями, мы можем закодировать это следующим образом (обратите внимание на небольшое изменение в вашем коде, где мы должны добавить уникальное имя идентификатора к узлам, чтобы мы могли объединить графики вместе).

# Load libraries
library(tidyverse)
library(tidygraph)
#> Attaching package: 'tidygraph'
#> The following object is masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter
library(furrr)
#> Loading required package: future
 
# Create example graph
H <- play_islands(5, 10, 0.8, 3) %>%
  mutate(name = 1:50)  # Add node names to join
  
# Create functions to add centrality measures
f_c_deg <- function(x) x %>% mutate(c_deg = centrality_degree())
f_c_aut <- function(x) x %>% mutate(c_aut = centrality_authority())
  
# Setup mapping data frame
cent <- tribble(
  ~f,      ~params,                  
  "f_c_deg", list(x = H),
  "f_c_aut", list(x = H)
)
  
# Apply functions and join
res <- future_invoke_map(cent$f, cent$params)
one_g <- Reduce(graph_join, res)  # Put together results and view single graph
#> Joining, by = "name"

one_g
#> # A tbl_graph: 50 nodes and 416 edges
#> #
#> # A directed acyclic multigraph with 1 component
#> #
#> # Node Data: 50 x 3 (active)
#>    name c_deg c_aut
#>   <int> <dbl> <dbl>
#> 1     1     7 0.523
#> 2     2     9 0.661
#> 3     3     9 0.670
#> 4     4     8 0.601
#> 5     5     9 0.637
#> 6     6    11 0.823
#> # ... with 44 more rows
#> #
#> # Edge Data: 416 x 2
#>    from    to
#>   <int> <int>
#> 1     1     2
#> 2     1     3
#> 3     1     4
#> # ... with 413 more rows

^{Создано 2020-07-03 пакетом REPEX (v0.3.0)}