Create time unfolded adjacency matrix

get_unfolded_adjacency(
  edge.list,
  select_cols = NULL,
  nodes = NULL,
  vertical = FALSE,
  sparse = TRUE,
  ...
)

Arguments

edge.list	data.frame or tibble containing the edge list. It needs at least three column: the column with edge sources, the edge targets, and the timestamps of each edge. The order of columns should be 'timestamp', 'source', 'target'. If the edge.list columns come in different orders, use `select_cols` to specify the right order. See the example for details.
select_cols	optional vector of 3 (2 for multi-graphs) elements specifying which columns are the source,target, and attributes from which building the graph. Otherwise Column 1 is assumed to be the source, column 2 the target, column 3 the attribute. In the case of multi-graphs, the third element is not needed and the number of edges between each pair of vertices is computed according to '`aggr_expression`'.
nodes	optional vector containing all node names in case disconnected nodes should be included.
vertical	unfold vertically or horizontally? Defaults to FALSE (horizontal)
sparse	boolean, return sparse matrix? default to TRUE
...	extra parameters passed to internal methods

Value

The time unfolded (nodes x timestamps) x (nodes x timestamps) adjacency matrix. The node order follows the vertical or horizontal algnment

Examples

el <- data.frame(
from = c('A','B',  'A','B','B',   'A','C','C',    'A','B','C',    'D'),
to   = c('C','C',  'C','C','D',   'C','D','E',    'C','C','E',    'E'),
ts   = c( 1,  1,    2,  2,  2,     3,  3,  3,      4,  4,  4,      6)
)
get_unfolded_adjacency(el, select_cols = 1:3)
#> 35 x 35 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
#>    [[ suppressing 35 column names ‘A_0’, ‘A_1’, ‘A_2’ ... ]]
#>                                                                          
#> A_0 . . . . . . . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> A_1 . . . . . . . . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> A_2 . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> A_3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . . . .
#> A_4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> A_5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> A_6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> B_0 . . . . . . . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> B_1 . . . . . . . . . . . . . . . . 1 . . . . . . 1 . . . . . . . . . . .
#> B_2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> B_3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . . . .
#> B_4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> B_5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> B_6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> C_0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> C_1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> C_2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 . . . . . . 1 . . .
#> C_3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 . .
#> C_4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> C_5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> C_6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> D_0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> D_1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> D_2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> D_3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> D_4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> D_5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
#> D_6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> E_0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> E_1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> E_2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> E_3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> E_4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> E_5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
#> E_6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .