Tengo un grafo, g cuyas aristas pueden ser cualquier cosa susceptible de contaminarse. Me pregunto si la contaminación puede contagiarse a través del grafo. Es decir, si A y B están unidos por una arista y A está contaminado, la probabilidad de que B también lo esté es superior a la normal.
Se me ocurre probar esa hipótesis así:
library(igraph) # mi grafo g <- erdos.renyi.game(10000, p.or.m = 0.001, type="gnp") min.
Dando vueltas (infructuosas) al asunto de los cartogramas he dado con un subproducto con el que, por hoy, me conformo: crear un grafo a partir de relaciones de vecindad entre polígonos. La magia, obra de [spdep::poly2nb](http://www.inside-r.org/packages/cran/spdep/docs/poly2nb); el código,
library(maptools) library(spdep) library(igraph) # fichero descargado del INE aragon <- readShapePoly("ccaa00c02.shp") plot(aragon) aragon.nb <- poly2nb(aragon) # vértices vertices <- aragon@data vertices$id <- 1:nrow(aragon@data) vertices <- vertices[, c("id", setdiff(colnames(vertices), "id"))] # coordenadas aproximadas de los vértices my.
He escrito de grafos, he escrito de mapas; hoy hablaré de la combinación de ambas cosas.
Tengo un grafo cuyos nodos están geoposicionados. Lo quiero estudiar utilizando herramientas de grafos (vía igraph) pero después representarlos sobre una capa con información geográfica (una foto satelital de Google Maps, vamos).
La red va a ser la de guifi.net en los derredores de Barcelona. guifi.net es un proyecto para crear una red de telecomunicaciones mancomunada, abierta, libre y neutral.
Anuncio algo que no he conseguido hacer: agrupar grafos por topología. Pero no me he quedado lejos. Y espero que si alguien tiene alguna idea al respecto, nos lo haga saber al resto en la coda.
Contexto (disfrazado). Hay usuarios que tienen correos electrónicos. La relación esperada es de uno a uno. Pero la realidad es, como siempre, mucho más compleja: hay usuarios que tienen varios correos y correos compartidos por varios usuarios.
