在 R 的 ergm 包中，如果我想模拟同质/聚类图，我应该输入什么模拟网络?

Question

在ergm和latentnet包中，它们允许我们输入网络并指定协变量。然后，我们可以添加同质和聚类等效果(在latentnet包中(。这里似乎有两个应用程序分支：

1(有现有的数据/网络，并希望看到它的性能以及存在多少同质聚类。

2(没有现有数据，并希望从头开始生成一个具有足够同质和聚类的网络。

上述包中的所有示例都使用现有的数据集samplike，即 Sampson Monk 数据。如果我只对生成具有给定数量的同质和聚类的网络感兴趣，那么我应该放入什么输入网络？例如，从改编的代码：

library(ergm)
library(latentnet)
test.net = as.network(matrix(0,100,100), directed = F) #100-node network
test.net%v%"gender" = rbinom(100, size = 1, prob = 0.5) #nodal attribute
gest <- ergmm(test.net ~ euclidean(d=3,G=10) + nodematch("gender")
g.sim <- simulate(gest)
plot(g.sim, vertex.col = as.numeric(test.net%v%"gender"), vertex.cex = 2)

如果我想使用聚类模拟网络，我是否应该从已经有 10 个聚类的test.net对象开始(例如使用随机块模型(？还是我应该从 100 节点网络开始？

Answer 1

在ergm中，您将从没有边缘的 100 节点网络开始。例如：

library(ergm)
test.net <- network(40, directed = FALSE, density = 0)
test.net%v%"gender" = rbinom(40, size = 1, prob = 0.5)
g.sim <- ergm::simulate(test.net ~ nodematch("gender") + edges,
coef = c(2, -3)) #when using ergm::simulate with a formula as input,
#coefficients for ergm terms are required
plot(g.sim, vertex.col = as.numeric(test.net%v%"gender"))

查看latentnet的文档，它似乎应该具有类似的功能，但我也无法让它生成模拟网络。