快速汇总R中大图中相邻属性的方法 [英] FAST way to sum up neighbors' attributes in a large graph in R

问题描述

我有一个大的图形对象，几乎有1M个节点和1.5M个边。在研究了一段时间后，我找不到一个程序来对节点的邻居属性进行求和，在本例中，它是一个二进制属性。目前，我找到的最佳解决方案如下：

V(g)$sum = sapply( ego(g,1,V(g),mode = 'all',mindist = 1), function(v) sum(V(G)[v]$attr) )

然而，12小时后，它仍然发出嘎吱嘎吱的声音。

有什么建议吗？

更新1：让我们看一下下图

library(igraph)
G <- graph.formula(1-+2,1-+3,2-+4,2-+5,3-+6,5-+7,7-+8,8-+9,9+-7, 9-+10,
               6-+9,1-+5,3-+9,10-+11,11-+12,11-+5,12-+4,4-+10,10-+4,11-+10)
V(G)$attr = c(1,1,0,0,1,0,1,0,1,0,1,0)
plot(G, vertex.label.color = "white",  edge.width=E(G)$weight, layout = layout.circle(G))

并且预期的结果应该是...

 sapply( ego(G,1,V(G),mode = 'all',mindist = 1), function(v) sum(V(G)[v]$attr) )
 [1] 2 2 2 1 4 1 2 2 1 2 1 1

@Tamás，我尝试在不使用循环的情况下访问Neighbors函数，但得到的结果不是上面描述的结果...

sapply(neighbors(G,V(G)),function (v) sum(V(G)[v]$attr))
2 3 5 
1 0 1 

推荐答案

我也在大型网络中工作，我遇到了一些问题，因为igraph执行"简单"任务所需的时间很长，例如计算betweenness和closeness。然而，就您的情况而言，我认为您可以在网络框架之外解决此问题。

首先，将您的网络转换为data.frame并使用库data.table，这对于处理大数据集来计算属性总和非常快。

library(igraph)
library(magrittr)
library(data.table)

# simple network
  g<- graph.formula(1-+2,1-+3,2-+4,2-+5,3-+6,5-+7,7-+8,8-+9,9+-7, 9-+10,
                     6-+9,1-+5,3-+9,10-+11,11-+12,11-+5,12-+4,4-+10,10-+4,11-+10)

  V(g)$attr = c(1,1,0,0,1,0,1,0,1,0,1,0)


# convert the network to data.table
  dt <- as_long_data_frame(g) %>% setDT()

# Calculate the sum of neighbors' attributes by origin (from). This is really fast in data.table
  mysum <- dt[, .(attr_sum = sum(to_attr)), by= from]

# get the sum result back in the data doing a simple merge
  dt <- dt[mysum, on=.(from)] 

# get the sum into the network object
  E(g)$attr_sum <- dt$attr_sum

这篇关于快速汇总R中大图中相邻属性的方法的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！