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title: "e-DAS-021 Mineração de Dados"
subtitle: "Análise de redes: Redes multipartidas"
author: "Evandro M. Saidel Ribeiro"
date: "17 de agosto de 2023"
output:
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#  pdf_document: default
#  word_document
---

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE)
#library(kableExtra)
#Sys.setenv(RSTUDIO_PANDOC="C:/Program Files/RStudio/bin/pandoc")
library(flextable)
library(officer)
library(pander)
dfmt <- function(x){
  sprintf("%.4f", x)
}
ifmt <- function(x){
  sprintf("%.0f", x)
}
```

# Rede multipartida

## Análise e representação da rede

Esta análise foi feita com o software R

A seguir a representação da rede através da Matriz de adjacência:
```{r, echo=FALSE}
ma.2
```

As medidas relacionadas aos nós são apresentadas na Tabela 1.

**Tabela 1**. Resumo de medidas para nós. 
```{r, echo=FALSE}
tblr <- regulartable(resumo.no)
tblr <- set_formatter(tblr, Grau = ifmt, PageRank=dfmt, Betweenness=dfmt,Clustering=dfmt)
tblr <- theme_zebra(tblr, odd_header = "transparent", even_header = "transparent")
tblr <- fontsize(tblr, size = 10, part = "all")
tblr <- color(tblr, color = "#007FA6", part = "header")
tblr <- hline(tblr, border = fp_border(width = .75, color = "#007FA6"), part = "body" )
tblr <- hline(tblr, border = fp_border(width = 2, color = "#007FA6"), part = "header" )
tblr <- align(tblr, j = 1, align = "left", part = "all")
tblr <- empty_blanks(tblr)
#tblr <- autofit(tblr)
tblr
```


A Tabela 2 apresenta medidas que caracterizam a rede.

A densidade da rede é `r densidade`.

**Tabela 2**. Resumo de medidas para a rede. 
```{r, echo=FALSE}
tbl2 <- regulartable(rede.valores)
#tbl2 <- set_formatter(tbl2, Valor=dfmt)
tbl2 <- theme_zebra(tbl2, odd_header = "transparent", even_header = "transparent")
tbl2 <- fontsize(tbl2, size = 10, part = "all")
tbl2 <- color(tbl2, color = "#007FA6", part = "header")
tbl2 <- hline(tbl2, border = fp_border(width = .75, color = "#007FA6"), part = "body" )
tbl2 <- hline(tbl2, border = fp_border(width = 2, color = "#007FA6"), part = "header" )
tbl2 <- align(tbl2, j = 1, align = "left", part = "all")
tbl2 <- empty_blanks(tbl2)
#tbl2 <- autofit(tbl2)
tbl2
```


Medidas para arestas 

A caracterização das arestas, com medidas de Intermediação de aresas é apresentada a seguir:
```{r, echo=FALSE}
df.aresta
```

## Layouts para a rede 

Foram escolhidos três *layouts* para a apresentação da rede:*Layout* Circular apresentado na Figura 1; *Layout* Fruchterman-Reingold, apresentado na Figura 2; e *Layout* em camadas, apresentado na Figura 3.

**Figura 1**. Rede apresentada em *layout* circular.
```{r,fig.height = 10, fig.width = 10, echo=FALSE}
plot(rede, layout=L.circ,vertex.size = V(rede)$Grau*8,vertex.color= V(rede)$Cores)
```

**Figura 2**. Rede apresentada em *layout* Fruchterman-Reingold.
```{r,fig.height = 8, fig.width = 8, echo=FALSE}
plot(rede, layout=L.fr,vertex.size = V(rede)$Grau*8,vertex.color= V(rede)$Cores)
```

**Figura 3**. Rede apresentada em *layout* de camadas.
```{r,fig.height = 10, fig.width = 10, echo=FALSE}
plot(rede,layout=cbind(camada,L.trip$layout[,1]),
     vertex.size=V(rede)$Grau*8,vertex.color= V(rede)$Cores)
```

```{r,fig.height = 10, fig.width = 10, echo=FALSE}
forceNetwork(Links = rede_d3$links, Nodes = rede_d3$nodes,
             Source = 'source', Target = 'target', NodeID = 'name',zoom = TRUE,
             Group = 'group')
```