在R中拆分图形网络字符串

Question

我有以下从贝叶斯网络学习算法派生的字符串(例如bnlearn或deal软件包(：

[1] "[wst|af:bq:rloss_s:pre3][af|bq][d|wst:af:con:rloss_s][bq|con][con|af][rloss_s|af:con:pre3][pre3|af:con]"

字符串定义变量与连接方向之间的连接。括号中每个项的第一个变量([...](代表一个节点，而|背后的所有变量表示沿方向连接到第一个节点的节点。这些变量被:旋转。

我想将字符串转换为代表每个变量之间连接的data.frame。看起来应该这样：

> data.frame(string_table)
      from      to
1       af     wst
2       bq     wst
3  rloss_s     wst
4     pre3     wst
5       bq      af
6      wst       d
7       af       d
8      con       d
9  rloss_s       d
10     con      bq
11      af     con
12      af rloss_s
13     con rloss_s
14    pre3 rloss_s
15      af    pre3
16     con    pre3

Answer 1

我将在这里使用图形工具，而不是字符串操作。这是一个说明

的示例

library(bnlearn)
d = clgaussian.test
m = hc(d)

所以您有字符串/模型

bnlearn::modelstring(m)
#[1] "[A][B][C][H][D|A:H][F|B:C][E|B:D][G|A:D:E:F]"

使用bnlearn循环通过每个节点的父母

stack(sapply(nodes(m), function(x) parents(m, x)))

或在邻接矩阵上使用igraph获取边缘列表

library(igraph)
as_edgelist(graph_from_adjacency_matrix(amat(m)))

编辑：

似乎bnlearn具有提取边缘的功能

arcs(m)

Answer 2

您可以分两个步骤执行此操作。首先，使用正则表达式(例如StringR软件包中的str_match_all函数(来提取成对的矩阵：

s <- "[wst|af:bq:rloss_s:pre3][af|bq][d|wst:af:con:rloss_s][bq|con][con|af][rloss_s|af:con:pre3][pre3|af:con]"
library(stringr)
m <- str_match_all(s, "\[(.*?)\|(.*?)\]")[[1]]
m

这导致了此矩阵，其中第三列和第二列具有我们感兴趣的内容：

     [,1]                       [,2]      [,3]                
[1,] "[wst|af:bq:rloss_s:pre3]" "wst"     "af:bq:rloss_s:pre3"
[2,] "[af|bq]"                  "af"      "bq"                
[3,] "[d|wst:af:con:rloss_s]"   "d"       "wst:af:con:rloss_s"
[4,] "[bq|con]"                 "bq"      "con"               
[5,] "[con|af]"                 "con"     "af"                
[6,] "[rloss_s|af:con:pre3]"    "rloss_s" "af:con:pre3"       
[7,] "[pre3|af:con]"            "pre3"    "af:con"            

然后，将它们添加到数据框架中，将"从"围绕结肠周围的"从"值分开，然后使用Tidyr的unnest()每行每行。

library(tidyr)
df <- data.frame(from = m[, 3], to = m[, 2])
string_table <- unnest(df, from = str_split(from, ":"))