(R) 연관규칙(Apriori) 활용하기 3 - 3D 네트워크 시각화

 

 

 

레미제라블 3D 인물 네트워크

# 3D 시각화 패키지 설치
install.packages("networkD3")
install.packages("dplyr")
 
library(networkD3)
library(dplyr)
 
# data set 소설 레미제라블 인물 관계도
# 데이터 로드
data(MisLinks, MisNodes)
head(MisNodes) # size : 몇번 언급되었는지에 대한 정보
head(MisLinks) # value : 인물끼리 몇번 만났는지 데이터 
 
# plot
D3_network_LM<-forceNetwork(Links = MisLinks, Nodes = MisNodes, 
                            Source = 'source', Target = 'target', 
                            NodeID = 'name', Group = 'group',opacityNoHover = TRUE,
                            zoom = TRUE, bounded = TRUE,
                            fontSize = 15,
                            linkDistance = 75,
                            opacity = 0.9)
 
D3_network_LM

 

 

허거덩 너무 신기해~!

 

 

모바일관련 소송 시각화

# IT 회사들간 법적 소송관계도 시각화
# 데이터 로드
links = '[
  {"source": "Microsoft", "target": "Amazon", "type": "licensing"},
{"source": "Microsoft", "target": "HTC", "type": "licensing"},
{"source": "Samsung", "target": "Apple", "type": "suit"},
{"source": "Motorola", "target": "Apple", "type": "suit"},
{"source": "Nokia", "target": "Apple", "type": "resolved"},
{"source": "HTC", "target": "Apple", "type": "suit"},
{"source": "Kodak", "target": "Apple", "type": "suit"},
{"source": "Microsoft", "target": "Barnes & Noble", "type": "suit"},
{"source": "Microsoft", "target": "Foxconn", "type": "suit"},
{"source": "Oracle", "target": "Google", "type": "suit"},
{"source": "Apple", "target": "HTC", "type": "suit"},
{"source": "Microsoft", "target": "Inventec", "type": "suit"},
{"source": "Samsung", "target": "Kodak", "type": "resolved"},
{"source": "LG", "target": "Kodak", "type": "resolved"},
{"source": "RIM", "target": "Kodak", "type": "suit"},
{"source": "Sony", "target": "LG", "type": "suit"},
{"source": "Kodak", "target": "LG", "type": "resolved"},
{"source": "Apple", "target": "Nokia", "type": "resolved"},
{"source": "Qualcomm", "target": "Nokia", "type": "resolved"},
{"source": "Apple", "target": "Motorola", "type": "suit"},
{"source": "Microsoft", "target": "Motorola", "type": "suit"},
{"source": "Motorola", "target": "Microsoft", "type": "suit"},
{"source": "Huawei", "target": "ZTE", "type": "suit"},
{"source": "Ericsson", "target": "ZTE", "type": "suit"},
{"source": "Kodak", "target": "Samsung", "type": "resolved"},
{"source": "Apple", "target": "Samsung", "type": "suit"},
{"source": "Kodak", "target": "RIM", "type": "suit"},
{"source": "Nokia", "target": "Qualcomm", "type": "suit"}
]'
 
link_df = jsonlite::fromJSON(links)
# node의 index 숫자는 0부터 시작
# dplyr::row_number()가 1부터 숫자를 매기기 때문에 1씩 뺌
node_df = data.frame(node = unique(c(link_df$source, link_df$target))) %>% 
  mutate(idx = row_number()-1)
 
# node_df에서 index값을 가져와서 source와 target에 해당하는 index 값을 저장
link_df = link_df %>% 
  left_join(node_df %>% rename(source_idx = idx), by=c('source' = 'node')) %>% 
  left_join(node_df %>% rename(target_idx = idx), by=c('target' = 'node'))
 
# 데이터 확인
node_df
link_df
 
# 3D 시각화 패키지 설치
library(networkD3)
library(dplyr)
 
# plot
D3_network_LM<-forceNetwork(Links = link_df, 
                            Nodes = node_df, 
                            Source = 'source_idx', Target = 'target_idx', 
                            NodeID = 'node', Group = 'idx',
                            opacityNoHover = TRUE, zoom = TRUE, 
                            bounded = TRUE,
                            fontSize = 15,
                            linkDistance = 75,
                            opacity = 0.9)
 
D3_network_LM
 

 

Microsoft 깡패...