社交网络分析的 R 基础:(一)初探 R 语言

写在前面

3 年的硕士生涯一转眼就过去了,和社交网络也打了很长时间交道。最近突然想给自己挖个坑,想给这 3 年写个总结,画上一个句号。回想当时学习 R 语言时也是非常戏剧性的,开始科研生活时到处发邮件要源代码,发完最后一封本以为又是无功而返,很意外的收到了秒回的邮件,邮件中附上了由 R 语言编写的实验代码。当时过于开心,因为终于有热心的作者回复了,以至于没有仔细考虑,想都没想对着满是警告的代码开始了 R 语言学习之旅。之后的几天陆陆续续的收到了其他作者的回复,实验代码多是使用 Python 构建的,好吧只能咬咬牙继续了。当时的学习苦于资料太少,唯一的参考只有那份 R 语言实验代码,因此萌生了写一份站在社交网络分析角度的 R 语言教程。《社交网络分析的 R 基础》中所介绍的内容都是最新的技术,Visual Studio Code 在半年之前甚至无法调试 R 语言,代码规范遵循 Google's R Style Guide。该系列博客一共包含六篇文章,具体的目录如下:

  1. 初探 R 语言
  2. 变量与字符串
  3. 向量、矩阵与列表
  4. 循环与并行
  5. 图的导入与简单分析
  6. 绘图操作

读研 3 年学到最重要的品质是谦虚,《社交网络分析的 R 基础》这一系列博客只是将我知道的东西写出来罢了,我对这些内容的评价是够用,希望能够帮助读者快速掌握 R 语言的基础,之后根据实验遇到的问题再学习其他的内容。文章在介绍每个功能点时都附带有简单的示例,每一章的最后还附有若干个小练习,希望读者可以借着练习帮助理解。


社交网络分析

过去几十年信息技术的发展,现在人们已经生活在一个充满各种各样复杂网络的社会。你也许无法想象人类社会和网络有什么关系,举几个例子你就会明白,比如:使用微信或微博所涉及的社交网络;一到早晚高峰就堵车的城市交通路网;定期检修的电网与自来水管网等等。这些不同领域的背后都涉及到一个复杂的网络,而这些都属于网络科学的范畴。而社交网络分析,只是其中的一个方向。

社交网络分析有很多应用场景:

  1. 最常见的是购物软件或视频应用中的推荐,通过分析一类用户的行为去推测可能喜欢的商品或视频;
  2. 其次是识别社交网络中不同的圈子,俗话说物以类聚,人以群分;
  3. 在将网络划分为不同圈子后,即可对不同的群体进行精准营销,或者强化消息的传播;
  4. 通过分析社交网络中的关键节点,及时切断关键节点以阻止负面信息的传播等等。

R 简介

作为一个 R 语言的初学者,没有人会关心 R 的发展历史,因为学习一门语言的最终目的还是为了将其作为一种工具使用。你问我知道吗,我当然也不知道😂。为了让本章的内容更加的充实,我从维基百科摘录了一些内容[1][2]

R 语言是一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析、绘图以及数据挖掘。R 本来由来自新西兰奥克兰大学的统计学家罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发,现在由 R 开发核心团队负责开发。伊哈卡与杰特曼两人名前缀字母都是 R,R 语言因此得名。同时,R 这个单一字母的名字也表明 R 语言与 S 语言一脉相承。通常用 S 语言编写的代码都可以不作修改地在 R 环境下运行。R 的语法来自 Scheme。R 的后台程序大多由 C 语言、FORTRAN 语言和 R 自己写成。

R 语言第一次正式发布于 1995 年。第一次正式的“稳定测试版”(v1.0)于2000年2月29日发布。

R 与 Python

根据 StackOverflow 2021 年开发者报告[3]的数据来看,排除掉“全世界都在写前端”的这个原因,Python 当之无愧“天下第一”的称号,曾经的“天下第一” PHP 也已经排在了第 11 名的位置,至于 R 语言,则排在了 20 名开外。那么这是不是就意味着我们要去学习 Python?

当我们需要去学习一门新的编程语言时,自然是我们掌握的工具、资源已经无法满足解决新问题的需要,那么新学习的语言必然要拥有丰富的解决方案供我们使用。对于社交网络分析而言,Python 与 R 都拥有非常优秀的类库,像 Python 中的 NetworkX[4] , R 中的 igraph[5] 。但 R 语言起家于统计分析,因此关于数据科学的类库也更多,对于数据分析也更优秀些,同时还可以制作精美的图表。

其次要考虑学习成本。Python 作为一个万金油,加上一个“容易学习”名头,足以吸引大部分人的目光。但是我认为初学 Python 上手很慢,Python 丰富的语法糖特性很容易造成初学者理解困难。R 作为一个面向对象的语言,但由于其存在不同实现面向对象的类型(S3、S4……),某种程度上来说 R 的面向对象不强。对初学者来说,面向对象通常很难理解,而 R 语言常用的功能大部分是以函数提供的,很容易实现面向过程的编程,这样就能专注于解决问题本身,而不是去弄明白程序为什么要这么写。

最终不管是选择 R 还是 Python ,解决问题是关键,语言只不过是过程中的一个工具。如果你有 Python 基础,好好学习 NetworkX 包就能达到目的;如果你其他语言基础较弱,也不清楚什么是面向对象,那么 R 语言可能是更好的选择。

安装 R

CRAN

在安装 R 之前,首先要简单了解一下 CRAN 。CRAN(Comprehensive R Archive Network)是 R 的源代码、文档以及各种包的托管,R 的安装包也需要通过 CRAN 下载。通常各所大学都会提供 CRAN 的镜像, CRAN 所有的镜像列表可通过此网站获得:https://cran.r-project.org 。选择下载相应平台的安装包即可。

💡 提示

Microsoft 也提供了 R 的发行版 Microsoft R Open,增强了计算性能。项目地址:https://mran.microsoft.com/open

Windows 设置环境变量

R 在 Windows 下安装完成是不设置环境变量的,也就是说没法随时随地在命令行中优雅的执行 R 脚本。我们需要手动设置一下:

  1. Windows 搜索栏中搜索“编辑系统环境变量”,打开“环境变量”,如图中①;
  2. 编辑“系统变量”中的“Path”,如图中②;
  3. 新建一个环境变量,将 R 安装位置的 bin 文件夹添加进去,如图中③。

设置完成后就可以进入 R 终端了。

在 Visual Studio Code 中进行 R 编程

R 安装完成后会附带一个 RGui ,相对来说比较简陋,用户通常会单独安装一个 RStudio 作为 R 默认的 IDE 。这里为了轻量化,选择了 Visual Studio Code 作为 R 语言的编辑器。

  1. 在安装完 Visual Studio Code 后打开“扩展”,搜索“R”,安装插件;

  2. 在 R 终端中安装包“languageserver”,以提供文档和代码补全;

    > chooseCRANmirror()    # 下载困难时可以先选择 CRAN 镜像
    > install.packages("languageserver")
    

  3. 打开 VS Code,新建一个文件“hello.R”,键入;

    print("Social Network Analysis")
    
  4. 选中要运行的代码,按“Ctrl+Enter”运行代码片段。

R 的调试

调试是发现程序错误和保证程序正确运行的一个必要环节。在 Visual Studio Code 对 R 进行调试还需要安装一个扩展 R Debugger

扩展安装完成后打开侧边栏中的“运行与调试”,并在程序想要中断的位置打上断点(行号左侧)。

点击“运行和调试”即可开始调试,左侧会展示相关变量的值。

到这里即可愉快的开启 R 语言之旅了。

💡 提示

R 语言社区包含了许多入门文档:https://cran.r-project.org/doc

✏️ 练习

1. 试着安装一下网络分析包 “igraph”;

2. 随便在 R 终端中写点代码,试试 "a"+"b" 会输出 ab 吗;

3. 试着将 R 终端当作计算器使用。

参考

  1. R (programming language) - Wikipedia
  2. R 语言 - 维基百科
  3. Stack Overflow Developer Survey 2021
  4. NetworkX
  5. igraph
posted @ 2022-02-05 15:12  张高兴  阅读(707)  评论(0编辑  收藏  举报