如何在igraph中提取某些路径类型？

我最近工作的诊所在高中进行了一次相当大(1400人)的结核病接触调查.我有所有学生和老师的班级时间表(！)并将他们放入网络(使用R中的igraph),每个学生和每个房间 – 时期组合作为顶点(例如,期间123室的班级) 1是一个顶点,它有一个有向边到类,它在第123期的房间123中.我也知道哪些房间共用通风系统 – 这是一种看似合理但不太可能的感染机制.该图表是从唯一的源案例中引出的,因此网络中的每个路径中只有两个人 – 源和联系人,由可变数量的房间周期顶点分隔.从概念上讲,有四种路径：

>个人接触曝光(来源 – >仅联系)
>共享课程曝光(来源 – >房间期 – >联系)
>下一期间曝光(来源 – >房间123期间1 – >房间123期间
2 – >联系)
>通风暴露(来源 – > Room 123 Period 1 – > Room 125 Period
1 – >联系)

每条边都有一个属性,表明它是人与人之间的曝光,同房不同时期还是通风边缘.

作为在这个网络上模拟感染的中间步骤,我想简单地计算一个学生每种类型的暴露次数.例如,学生可能与来源共享一个班级,然后在一个房间里已经进入了一个房间,但是过了一段时间,也许第二天一直在通风相邻的房间里.那个学生的指标将是：

personal.contact: 0
shared.class:     1
next.period:      1
vent:             1

我不知道如何最好地获得这种信息 – 我看到了获取最短路径的功能,这使得识别个人联系链接变得容易,但我认为我需要评估所有路径(这似乎是一个疯狂的问题对于一个典型的社交网络,但只有源和时间段有边缘时,并没有这么疯狂.如果我能够达到每个源到接触路径由边缘类型的有序向量表示的点,我想我可以轻松地将它们按照我的标准进行子集化.我只是不知道如何到达那里.如果igraph不是正确的框架,我只需要在学生的日程安排上写一些可怕的循环,就这样吧！但是在我潜入那个洞之前,我会感激一些指导.

以下是三个间接路径中每个路径的联系示例图：

# Strings ain't factors
options(stringsAsFactors = FALSE)  
library(igraph)

# Create a sample case
edgelist <- data.frame(out.id = c("source","source","Rm 123 Period 1","Rm 125 Period 2","Rm 125 Period 3","Rm 127 Period 4","Rm 129 Period 4"),in.id = c("Rm 123 Period 1","contact","Rm 129 Period 4","contact"),edge.type = c("Source in class","Source in class","Student in class","Class-to-class","Vent link","Student in class"
                                     )
)

samp.graph <- graph.data.frame(edgelist,directed = TRUE)

# Label the vertices with meaningful names
V(samp.graph)$label <- V(samp.graph)$name

plot(samp.graph,layout = layout.fruchterman.reingold)