| 学位 - 函数< - 函数（网络，alpha1 = 0.0，alpha2 = 1.0，step_size = 0.5，header =“de“） |
| library(tnet) |
| num_iter <-/一步的大小 |
| a_vals <-C（alpha1） |
| for (在1：num_iter） |
| a_vals< - a_vals [一世] + step_size. |
|
|
| result <- degree_（网络，测量=C（“α“），alpha = a_vals []） |
| for (在2：长度（a_vals）） |
| result <- merge(result, degree_（网络，测量=C（“α“），alpha = a_vals [一世]），by =“节点“） |
| names(result)< -C（粘贴（标题，a_vals [一世]，sep =“））） |
|
|
| names(result)[C（）< -C（粘贴（标题，a_vals []，sep =“））） |
| return(result) |
|
|
| closeness_function < - 函数（网络，alpha1 = 0.0，alpha2 = 1.0，step_size = 0.5，header =“Clo_“） |
| library(tnet) |
| num_iter <-/一步的大小 |
| a_vals <-C（alpha1） |
| for (一世在1：num_iter） |
| a_vals< - a_vals [一世] + step_size. |
|
|
| result <- closeness_（网络，alpha = a_vals []） |
| for (一世在2：长度（a_vals）） |
| result <- merge(result, closeness_（网络，alpha = a_vals [一世]），by =“节点“） |
| names(result< -C（粘贴（标题，a_vals [一世]，sep =“）， 粘贴（“ñ。“，标题，a_vals [一世]，sep =“））） |
|
|
| names(result)< -C（粘贴（标题，a_vals []，sep =“）， 粘贴（“ñ。“，标题，a_vals []，sep =“））） |
| return(result) |
|
|
| closeness_function2 <函数（网络，alpha1 = 0.0，alpha2 = 1.0，step_size = 0.5，header =“Clo_“） |
| library(tnet) |
| num_iter <-/一步的大小 |
| a_vals <-C（alpha1） |
| for (一世在1：num_iter） |
| a_vals< - a_vals [一世] + step_size. |
|
|
| result <- closeness_（网络，alpha = a_vals []） |
| result <- result[,1:ncol(result)-1] |
| for (一世在2：长度（a_vals）） |
| result <- merge(result, closeness_（网络，alpha = a_vals [一世]），by =“节点“） |
| result <- result[,1:ncol(result)-1] |
| names(result)< -C（粘贴（标题，a_vals [一世]，sep =“））） |
| #names(result)< -C（粘贴（标题，a_vals [一世]，sep =“）， 粘贴（“ñ。“，标题，a_vals [一世]，sep =“））） |
|
|
| names(result)[C（）< -C（粘贴（标题，a_vals []，sep =“））） |
| retur (result) |
|
|
| 之间的介入_Function< - 函数（网络，alpha1 = 0.0，alpha2 = 1.0，step_size = 0.5，标题=“赌注_“） |
| library(tnet) |
| num_iter <-/一步的大小 |
| a_vals <-C（alpha1） |
| for (一世在1：num_iter） |
| a_vals< - a_vals [一世] + step_size. |
|
|
| result <- betweenness_（网络，alpha = a_vals [一世]） |
| for (一世在2：长度（a_vals）） |
| result <- merge(result, betweenness_（网络，alpha = a_vals [一世]），by =“节点“） |
| names(result)< -C（粘贴（标题，a_vals [一世]，sep =“））） |
|
|
| names(result)[C（）< -C（粘贴（标题，a_vals []，sep =“））） |
| return(result) |
|
|
| ＃排序数据集N塔 |
| ORDER_BY_Nth_col < - 函数（dataframe = null，，top_rows = 10，升序= true） |
| if (ascending) |
| return(dataframe[with(dataframe, order(dataframe[[N]]），] [1：TOP_ROWS，]） |
|
|
| else |
| return(dataframe[with(dataframe, order(-dataframe[[N]]），] [1：TOP_ROWS，]） |
|
|
|
|
| 学位_comparison < - 函数（tnet1，tnet2，alpha1 = 0.0，alpha2 = 1.0，step_size = 0.5，） |
| res1 <- degree_function(tnet1, alpha1, alpha2, step_size) |
| res2 <- degree_function(tnet2, alpha1, alpha2, step_size) |
| num_comparisons <-/ step_size + 1 |
| result <-C（） |
| for (一世在1：num_comparisons） |
| tmp1 <- order_by_Nth_col（Res1，，top_rows =.R.那F） |
| tmp2 <- order_by_Nth_col（Res2，，top_rows =.R.那F） |
| #print(tmp1[]） |
| #print(tmp2[]） |
| result< - alpha1 +
一步的大小 |
| #result< -R.- 长度（相交（TMP1 [，1：1]，TMP2 [，1：1]））＃非匹配记录 |
| result< - SUM（TMP1 [，1：1]！= TMP2 [，1：1]） |
| #result[一世] < -R.- 长度（相交（TMP1 [，1：1]，TMP2 [，1：1]））＃非匹配记录 |
|
|
| R.< - 矩阵（结果，nrow = 2，Dimmines = list（C（“α“那“汉明距离“），C（））） |
| return(R.） |
|
|
| 之间的inberness_comparison < - 函数（tnet1，tnet2，alpha1 = 0.0，alpha2 = 1.0，step_size = 0.5，） |
| res1<- betweenness_function(tnet1, alpha1, alpha2, step_size) |
| res2<- betweenness_function(tnet2, alpha1, alpha2, step_size) |
| num_comparisons <-/ step_size + 1 |
| result <-C（） |
| for (一世在1：num_comparisons） |
| tmp1 <- order_by_Nth_col（Res1，，top_rows =.R.那F） |
| tmp2 <- order_by_Nth_col（Res2，，top_rows =.R.那F） |
| result< - alpha1 +（）一步的大小 |
| result< - SUM（TMP1 [，1：1]！= TMP2 [，1：1]） |
|
|
| res <- matrix(result, nrow=2, dimnames=list(C（“α“那“汉明距离“），C（））） |
| return(res) |
|
|
| sort_all < - 函数（dataframe = null） |
| rows <- nrow(dataframe) |
| cols <- ncol(dataframe) |
| result <- data.frame(1:62） |
| for (一世在1：cols） |
| result <- cbind(result[,1:i], order_by_Nth_col（dataframe，一世，行，F）[，1]） |
|
|
| #result <- result[,3:cols+1] |
| return(result[,3 : 9]) |
|
|
| Spearman_corr < - 函数（DF1，DF2） |
| library(Hmisc) |
| X< - sort_all（df1） |
| y< - sort_all（df2） |
| cols <- ncol(X） |
| for (一世在1：cols） |
| print(names(df1)） |
| print(“∖“） |
| print(rcorr(X[，一世]，y[，一世]）） |
| print(“- ∖“） |
|
|
| return() |
|
|
| ＃以TNET格式返回从指定网络中提取的随机样本。 |
| get_edge_sample < - 函数（网络，，加权= true，weight_threshold = 0） |
| result <- network[sample(nrow(network), size=N），] |
| return(result) |
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