Représentation de réseaux avec visNetwork

In sbm: Stochastic Blockmodels

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)

library(visNetwork)
library(igraph)
library(sbm)

Conversion au bon format

Les formats classiques pour stocker un réseau peuvent être des listes de paires de nœuds ou des matrices d'adjacence. Le package visNetwork a besoin de deux tableaux de données donnant les nœuds et les arêtes du réseau.

Si nous avons une matrice d'adjacence, la fonction graph_from_adjacency du package igraph et la fonction toVisNetworkData aident à faire la conversion. Nous prenons l'exemple du réseau des arbres qui sont liés par une arête s'ils sont parasités par au moins une espèce de champignon commune :

data("fungusTreeNetwork")
G <- ((fungusTreeNetwork$tree_tree>0)*1)  |> graph_from_adjacency_matrix() |>
  toVisNetworkData()
lapply(G,head)

Des colonnes additionnelles peuvent être ajoutées à G$nodes et G$edges afin de changer les formes, les couleurs, les tailles, les noms des nœuds et des arêtes respectivement. Par exemple, nous importons les noms des espèces d'arbre du jeu de données.

G$nodes$label <- fungusTreeNetwork$tree_names

Représentation

Nous pouvons demander alors de représenter le graphe grace au package :

visNetwork(nodes=G$nodes,edges=G$edges) |> visIgraphLayout()

Si on n'ajoute pas la commande visIgraphLayout(), la représentation a du mal à se stabiliser.

Essai de représentation des sorties du modèle SBM appliqué au réseau

Nous utilisons le package sbm sur le réseau débarrassé des nœuds non connectés.

A <- (fungusTreeNetwork$tree_tree>0)*1
deg <- rowSums(A)
A <- A[deg>0,deg>0]
mysbm <- estimateSimpleSBM(A,estimOptions = list(plot=FALSE,verbosity=0))
mycluster <- mysbm$memberships

Nous pouvons ajouter en tant qu'attribut coloré le groupe de nœuds

library(RColorBrewer)
myColors <- brewer.pal(mysbm$nbBlocks,"Set1")
G <- A  |> graph_from_adjacency_matrix() |>
  toVisNetworkData()
G$nodes$label <- fungusTreeNetwork$tree_names[deg>0]
G$nodes$color <- myColors[mycluster]
visNetwork(nodes=G$nodes,edges=G$edges) |> visIgraphLayout()

On peut également essayer de faire un réseau mésoscopique où un nœud représentera un groupe de nœuds du réseau initial agrégés dans le même bloc.

grille <- expand.grid(1:mysbm$nbBlocks,1:mysbm$nbBlocks)
meso_nodes <- data.frame(id=1:mysbm$nbBlocks,label=as.character(1:mysbm$nbBlocks),
                             value=mysbm$blockProp)

meso_edges <- data.frame(from=grille[,1],to=grille[,2],
                         width=sapply(1:nrow(grille),function(i){mysbm$connectParam$mean[grille[i,1],grille[i,2]]}))

visNetwork(nodes = meso_nodes,edges=meso_edges) |> visIgraphLayout()

sbm documentation built on Jan. 9, 2023, 5:12 p.m.