在r中创建一个稀疏矩阵，每行有一组整数值

Question

我正在尝试创建一个稀疏矩阵，其中每行最多有n个条目，每个条目都是一定范围内的整数，然后我可以将其用作社交网络分析的邻接矩阵。例如，一个80X80矩阵，其中每行有10个或更少的条目，这些条目是1-4的整数。目标是表示您从社交网络调查中获得的数据类型，其中受访者选择1到4之间的值来表明他们与调查中最多10个可能性/列的关系。

我可以使用“rsparsematrix”函数创建稀疏矩阵，并且使用密度命令可以近似所需的响应数量，但我无法控制每行的响应数量，并且必须进行额外的处理才能转换随机值在我想要的范围内的整数。

例如：我可以从类似的东西开始

M1<-rsparsematrix(80, 80, density = .1, symmetric = FALSE)

更有希望的方法（来自https://www.r-bloggers.com/casting-a-wide-and-sparse-matrix-in-r/）将生成值，然后使用“transform”将它们转换为矩阵。这允许我控制整数值，但仍然不能获得每行有限数量的响应。

博客中的示例代码如下：

set.seed(11)

 N = 10
data = data.frame(
row = sample(1:3, N, replace = TRUE),
col = sample(LETTERS, N, replace = TRUE),
value = sample(1:3, N, replace = TRUE))

data = transform(data,
              row = factor(row),
              col = factor(col))  "

这可以调整为给出所需的80x80矩阵，但是没有解决限制每行响应的问题，并且在相同行/列组合中重复条目的情况下将导致超出范围值，因为它解决了重复参加总和。

任何建议都将非常感激。

作为一个额外的问题，您将如何创建随机的空响应行？例如，在80 * 80矩阵内，您如何引入40个没有值的随机行？如在上面的描述中，这将对应于缺失的调查数据。

Answer 1

您可以尝试使用行（qazxsw poi），列（qazxsw poi）amd值（qazxsw poi）组件构建备用矩阵。这涉及根据行和值约束进行采样。

i

校验

j

请注意，不能像下面那样对列进行采样，因为这可以提供重复值，因此使用了循环。

x

Answer 2

下面的代码将满足您的需求。它会生成随机稀疏矩阵，将其舍入为整数，然后对于每个有10个以上条目的行，随机生成一些条目

# constraints
values <- 1:4
maxValuesPerRow <- 10
nrow <- 80
ncol <- 80

# sample values : how many values should each row get but <= 10 values
set.seed(1)
nValuesForEachRow <- sample(maxValuesPerRow, nrow, replace=TRUE)

# create matrix
library(Matrix)
i <- rep(seq_len(nrow), nValuesForEachRow)                       # row
j <- unlist(lapply(nValuesForEachRow, sample, x=seq_len(ncol)))  # which columns
x <- sample(values, sum(nValuesForEachRow), replace=TRUE)        # values
sm <- sparseMatrix(i=i, j=j, x=x)

，直到只剩下10个。然后它使所有非

dim(sm)
table(rowSums(sm>0))
table(as.vector(sm))

条目成为1到4之间的随机数。

j <- sample(seq_len(ncol), sum(nValuesForEachRow), replace=TRUE)