如何处理R igraph中的非常大的双峰边界列表？

有没有一种建议的方法来处理igraph中的大型网络？ 我有一个双列边缘列表，大于1.5M行。

它看起来像这样：

人员实体

1006542 2074562

1006542 2024740

1009621 2053211

我想将其转换为单峰网络，以便我可以计算节点中心性度量。 我正在尝试使用igraph的双向投影功能。 我的机器（具有32GB RAM的x64）无法处理它，我的Amazon EC2实例也无法处理64GB的RAM。

这是我的代码

library(igraph)

huge <- read.csv(file.choose(), header=T)

biModal <- graph.data.frame(huge, directed = FALSE)

V(biModal)$type <-V(biModal)$name %in% huge[,1] #I want the Person column

summary(biModal)

IGRAPH f9a412d UN-B 1040327 1535552 - + attr：name（v / c），type（v / l）

unimode <- bipartite.projection(biModal, which=TRUE)

我意识到由此产生的矩阵是巨大而稀疏的。 我已经看过bigmemory和ff，但都不能用于igraph。 我觉得有一些我可以忽略的东西。 我通常不会与这么大的网络合作，但似乎这将是一个常见问题。

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