Contexte Métier
Une équipe marketing souhaite identifier les groupes d'utilisateurs les plus cohésifs (les 'noyaux') au sein d'un réseau social d'entreprise pour cibler des campagnes d'ambassadeurs. L'objectif est de trouver les sous-groupes où chaque membre est connecté à au moins k autres membres.
Préparation des Données
Création d'un petit réseau social avec des cliques évidentes (triangles et connexions lâches).
Copié !
| 1 | |
| 2 | DATA casuser.social_links; |
| 3 | INPUT |
| 4 | SOURCE $ cible $; |
| 5 | DATALINES; |
| 6 | Alice Bob Alice Carol Bob Carol Carol David David Eve Eve Frank Frank David; |
| 7 | |
| 8 | RUN; |
| 9 |
Étapes de réalisation
1
Chargement des données de liens en mémoire CAS.
Copié !
| 1 | /* Chargement implicite via le |
| 2 | data step précédent, vérification optionnelle */ |
| 3 | PROC CAS; |
| 4 | TABLE.tableInfo / TABLE='social_links'; |
| 5 | |
| 6 | RUN; |
| 7 |
2
Exécution de la décomposition en k-cœurs standard.
Copié !
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | ACTION network.core / links={name='social_links'} outNodes={name='social_scores', replace=true}; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |
Résultat Attendu
La table 'social_scores' doit contenir une colonne 'core_number'. Alice, Bob et Carol (formant un triangle) devraient avoir un score de 2. David, Eve et Frank (formant aussi un triangle) aussi. Les liens entre les groupes déterminent la hiérarchie finale.