Mi problema en este momento es el siguiente. Tengo un especialista en listas de 1 modo que representa a parejas de actores que participan en proyectos conjuntos en un año determinado, que podría parecerse a:

projektleader   projectpartner  year
A               B               2005
A               C               2000
B               A               2002
...             ...             ...

Ahora solo necesito un subconjunto para un año en particular. No todos los actores están activos en un año, por lo que las dimensiones de los subconjuntos difieren. Para un siguiente análisis de red, necesito una matriz de adyacencia ponderada y dirigida, así que uso la opción del [paquete de red] para crearlo. Primero lo cargo como un objeto de red y luego lo transformo en una matriz de adyacencia.

grants_00 <- subset(grants, (year_grant=2000), select = c(projectpartner, projectleader))
nw_00 <- network(grants_08to11[,1:2], matrix="edgelist", directed=TRUE) 
grants_00.adj <- as.matrix(nw_00, matrix.type = "adjacency")

La matriz resultante se parece un poco a

     A    B    C    E    ...
A    0    1    1    0
B    1    0    0    0
...

Hasta ahora tan bueno. Mi problema es ahora: para el análisis posterior que planeo hacer, necesito una Matriz de adyacencia para cada año con la misma dimensión y orden. Eso significa que todos los actores del conjunto de datos inicial deben ser los nombres de fila y columna de la matriz para los años correspondientes, pero la matriz solo debe contener pares observados para este año determinado. Espero que mi problema sea claro. Aprecio cualquier tipo de soluciones constructivas.

Mi idea de ATM es la siguiente: creo una matriz del conjunto de datos inicial y el conjunto de datos reducido. Entonces puse todos los valores de la matriz allí a cero. Luego, de alguna manera, lo comparo con la matriz reducida y lo lleno con los valores correctos en las filas y columnas correctas. Lamentablemente no tengo ni idea de cómo podría ser esto posible.

¿Alguien tiene una idea de cómo resolver este problema?