as_adjacency_matrixと大きなグラフ

Question

私は99927個のノードと131698個のリンクを持つグラフを持っています。

私はadjacence行列にこのグラフを変換する必要があるので、私が書く

：

g <- make_graph(unlist(sample), directed = FALSE) 
print(vcount(g)) 
print(ecount(g)) 
m <- as_adjacency_matrix(g, sparse = FALSE) 
# find selfloops 
num_selfloops <- sum(diag(m)) # this counts each edge in multi-edged self-loop 
# find multilinks 
num_multilinks <- sum(m > 1) 

しかし、このサイズのネットワークと、私はこのエラーを取得する：

Error in .Call("R_igraph_get_adjacency", graph, as.numeric(type), as.logical(edges), : 
    At vector.pmt:439 : cannot reserve space for vector, Out of memory 

私は、Windows 7を使用しています、64ビット、8 GBのRAMを搭載しています。

どうすれば解決できますか？

Answer 1

元の質問に答えるには：このサイズのグラフでは、密行列がメモリにほとんどフィットしないため、疎な行列表現が必要です（ほとんどの場合、 ）その上にひどく遅くなる：

> m <- as_adjacency_matrix(g, sparse = TRUE) 

あなたが唯一の複数のエッジや自己ループの数を必要とする場合は、あなたがすべての隣接行列表現を必要としません。 igraphには、これらのための組み込み関数があります。例えば、ループのエッジをカウントする：

> sum(which_loop(g)) 

which_loop(g)エッジIは、そうでなければ、ループ端とFALSEある場合、i番目の要素がTRUE論理ベクトルを返すので、これが動作します。

多重度> 1でエッジを数えることは、simplify()とcount_multiple()でも簡単です。 count_multiple()は各エッジの多重度を返します。これは、グラフのエッジ属性として追加することができます。

> E(g)$weight <- count_multiple(g) 

その後、我々はグラフを簡素化する、すなわちweight属性を保ち、すべての複数のエッジを削除します。

> g <- simplify(g, remove.multiple=TRUE, remove.loop=FALSE, edge.attr.comb="first") 

その後、我々は、単にどのように多くを数えますエッジはweight > 1です：

> sum(E(g)$weight > 1)