文本挖掘：社交网络、社群划分

这个函数有这么几个参数：

data,是两列关系数据，前面已经讲过了，只能两列，而且要同等长度；

dir，逻辑值，T代表有向图，F无向图；

rem.multi，逻辑，T删除重复变量并更新线权重weight，F不删除并且线权重为1。
使用方法直接init.igraph(data，dir=T,rem.multi=T)即可。

2、文本型数据

一般数据结构都可以套用上面的函数，包括平行关系型的有向、无向；文本型。其中对于文本矩阵型数据还有一个办法，参考于统计词画番外篇（一）：谁共我，醉明月？

利用igragh包中的graph_from_adjacency_matrix函数。

1. adjm?<-?matrix(sample(0:1,?100,?replace=TRUE,?prob=c(0.9,0.1)),?nc=10)??

2. g1?<-?graph_from_adjacency_matrix(?adjm?,weighted=TRUE,mode="undirected")??

3. ??

4. ???##?给稀疏矩阵行列进行命名??

5. rownames(adjm)?<-?sample(letters,?nrow(adjm))??

6. colnames(adjm)?<-?seq(ncol(adjm))??

7. （编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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